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基于HA-TCN的模块化潮位短期预测方法
文献摘要：
针对潮汐电站调度的高精度潮位预测需求,提出一种将调和分析(HA)与时间卷积网络(TCN)两个模块相结合的潮位预测方法.利用调和分析方法预测得到天文潮潮位;利用TCN模型来预测残差部分即非天文潮潮位变化趋势;两者线性求和得到最终的潮位预测值.算例表明,可以实现高精度的潮位预测,且该模型具有良好的泛化性和实用性.
文献关键词：
潮位预测;调和分析;时间卷积网络;模块化预测
中图分类号：
作者姓名：
黄冬梅;王唱;胡安铎;孙锦中;孙园;宋巍
作者机构：
上海电力大学电子与信息工程学院,上海 201306;上海电力大学数理学院,上海 201306;上海海洋大学信息学院,上海 201306
文献出处：
引用格式：
[1]黄冬梅;王唱;胡安铎;孙锦中;孙园;宋巍-.基于HA-TCN的模块化潮位短期预测方法)[J].科学技术创新,2022(04):176-180
A类：
模块化预测
B类：
HA,TCN,短期预测,潮汐,潮位预测,调和分析,时间卷积网络,天文潮,预测残差,潮位变化,泛化性
AB值：
0.22991
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