基于高斯过程的钱塘江涌潮预报算法研究

目录

摘要 .................................................................................................................................................. I ABSTRACT ....................................................................................................................................... I I 第一章绪论. (1)

1.1 研究背景与意义 (1)

1.2 国内外研究现状 (2)

1.2.1 涌潮机理与水动力学方面的研究 (2)

1.2.2 传统涌潮预报模型研究 (3)

1.2.3 非线性理论涌潮预报模型研究 (4)

1.3 论文研究内容与组织安排 (5)

第二章涌潮检测与数据预处理 (8)

2.1 引言 (8)

2.2 钱塘江实地调研 (9)

2.3 涌潮监测的仪器设备与方法 (11)

2.3.1水位监测 (11)

2.3.2 流速监测 (12)

2.3.3 涌潮高度监测 (13)

2.4 涌潮到达时的水文特征分析 (13)

2.5 数据预处理 (15)

2.5.1数据插补 (16)

2.5.2 离散小波变换 (17)

2.6 本章小结 (19)

第三章高斯过程回归模型算法 (20)

3.1 随机过程与高斯过程 (20)

3.1.1 随机过程 (20)

3.1.2 高斯过程 (20)

3.2 核函数与超参数求解 (21)

3.2.1 均值函数 (22)

3.2.2 协方差函数 (22)

3.2.3 超参数 (23)

3.3 高斯过程回归模型训练步骤 (24)

3.4 模型评价指标 (24)

3.5 本章小结 (25)

第四章高斯过程回归模型在钱塘江潮位预报中的应用 (26)

4.1 数据预处理 (26)

4.1.1 缺失值处理 (26)

4.1.2 潮位序列的小波分析 (27)

4.2 协方差函数的选择 (29)

4.3 基于小波分析高斯过程回归耦合模型的预测方法 (31)

4.4 潮位高斯过程回归模型 (33)

4.5 本章小结 (35)

第五章高斯过程回归优化模型及在钱塘江涌潮预报中的应用 (36)

5.1 高斯过程回归优化模型 (36)

5.1.1 粒子群算法原理 (36)

5.1.2 粒子群-高斯过程回归模型 (37)

5.2 潮位粒子群-高斯过程回归模型 (38)

5.3 潮时粒子群-高斯过程回归模型 (40)

5.3.1 数据预处理 (40)

5.3.2 模型计算 (41)

5.4 涌潮高度粒子群-高斯过程回归模型 (43)

5.4.1 涌潮高度规律统计 (44)

5.4.2 模型计算 (45)

5.5 本章小结 (46)

第六章总结与展望 (47)

6.1 工作总结 (47)

6.2 研究展望 (48)

致谢 (49)

参考文献 (50)

附录 (53)