【摘要】：目的:相對(duì)于由能量平衡方程得到的數(shù)值預(yù)報(bào)模型和以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的非線性模型而言,自回歸(AR)模型在波浪預(yù)報(bào)中具有計(jì)算效率高、自適應(yīng)性強(qiáng)和建模所需的樣本小等優(yōu)點(diǎn),但同時(shí)存在局限于平穩(wěn)線性假設(shè)的缺陷。針對(duì)非線性非平穩(wěn)波浪的極短期預(yù)報(bào)問(wèn)題,提出一種復(fù)合的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解自回歸預(yù)報(bào)模型,提高波浪預(yù)報(bào)精度。創(chuàng)新點(diǎn):1.研究非線性非平穩(wěn)波浪極短期預(yù)報(bào)問(wèn)題,提出一種復(fù)合的預(yù)報(bào)方法;2.基于三個(gè)不同地理位置的海洋波浪實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證,并分析非線性非平穩(wěn)性對(duì)波浪預(yù)報(bào)結(jié)果的影響。方法:1.在AR模型中引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,形成復(fù)合的EMD-AR預(yù)報(bào)模型;2.分析實(shí)測(cè)波浪數(shù)據(jù)的非線性和非平穩(wěn)性特點(diǎn),并基于實(shí)測(cè)波浪數(shù)據(jù)獲得AR模型和EMD-AR模型的預(yù)報(bào)結(jié)果;3.基于多種預(yù)報(bào)誤差度量分析AR模型和EMD-AR模型的預(yù)報(bào)性能以及非線性非平穩(wěn)性對(duì)波浪預(yù)報(bào)結(jié)果的影響。結(jié)論:1.波浪非線性和非平穩(wěn)性會(huì)導(dǎo)致AR預(yù)報(bào)模型精度降低。預(yù)報(bào)誤差中,幅值上的偏差主要由波浪的非線性引起,而相位上的偏差則是源于波浪的非平穩(wěn)性;2.EMD方法能夠有效地克服波浪非線性和非平穩(wěn)性對(duì)AR模型在精度上所帶來(lái)的不良影響,在精度上EMD-AR模型的預(yù)報(bào)結(jié)果較AR模型有較大提高。
[Abstract]:Objective: compared with the numerical prediction model derived from the energy balance equation and the nonlinear model represented by neural network, the autoregressive (AR) model has high computational efficiency in wave prediction. It has the advantages of strong adaptability and small sample size for modeling, but it also has the limitation of stationary linear hypothesis. A compound empirical mode decomposition autoregressive prediction model is proposed to improve the prediction accuracy of nonlinear non-stationary waves. The innovation point is 1: 1. In this paper, the problem of nonlinear non-stationary wave extreme short-term prediction is studied, and a compound forecasting method is presented. The prediction model is verified based on the measured data of ocean waves at three different geographical locations, and the influence of nonlinear nonstationarity on the prediction results is analyzed. Method 1: 1. The empirical mode decomposition (EMD) method is introduced into the AR model to form a compound EMD-AR prediction model. The characteristics of nonlinearity and nonstationarity of measured wave data are analyzed, and the prediction results of AR model and EMD-AR model are obtained based on the measured wave data. The prediction performance of AR model and EMD-AR model as well as the influence of nonlinear nonstationarity on wave prediction results are analyzed based on multiple prediction error measures. Conclusion 1. The nonlinearity and nonstationarity of wave will reduce the precision of AR prediction model. In the prediction error, the deviation in amplitude is mainly caused by the nonlinearity of the wave. The deviation in phase is due to the non-stationarity of wave. 2. EMD method can effectively overcome the bad influence of wave nonlinearity and nonstationarity on the accuracy of AR model. The prediction result of EMD-AR model is better than that of AR model in precision.
【作者單位】： Department
【基金】：supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.51079032,51490671,and 11572093) the International Science and Cooperation Sponsored by the National Ministry of Science and Technology of China(No.2012DFA70420)
【分類號(hào)】：P731.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2200512