基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型.docx

基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型
基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型
摘要：潮汐预测在海洋工程和海洋科学中具有重要的应用价值。为提高潮汐预测的准确性和精度，本论文提出了一种组合调和分析和ARIMA-SVR的潮汐预测模型。通过对调和分析和ARIMA-SVR的理论和方法进行综合，该模型可以在考虑客观潮汐因素的同时，通过时间序列模型对非周期性因素进行建模和预测，从而提高潮汐预测的准确性。通过实例进行验证，结果显示该组合模型能够有效地预测潮汐的波动趋势。本论文对于提高潮汐预测的精度和准确性具有一定的实用价值。
关键词：潮汐预测；调和分析；ARIMA-SVR；组合模型
1.引言
潮汐是海洋中非常重要的自然现象之一，对于海洋工程和海洋科学来说具有重要的应用价值。准确预测潮汐的变化趋势可以为海洋相关行业的规划和设计提供重要参考。传统的潮汐预测方法主要依靠调和分析理论，通过对潮汐历表数据的观测和分析，来预测未来一段时间内的潮汐变化。然而，调和分析方法无法考虑一些非周期性因素对潮汐变化的影响，使得预测结果存在一定的误差。因此，需要引入其他方法来提高潮汐预测的准确性。
2.调和分析
调和分析是一种传统的潮汐预测方法，通过观测和分析历史潮汐数据，提取出不同潮汐分量的频率和振幅，进而预测未来一段时间内的潮汐变化。调和分析方法适用于周期性较强的潮汐预测，但对于一些非周期性的因素无法进行准确预测。因此，需要引入其他方法来对非周期性因素进行建模和预测。
3.ARIMA-SVR模型
ARIMA-SVR模型是一种组合时间序列分析和支持向量回归的方法，可以很好地解决非周期性问题。ARIMA模型是一种时间序列分析方法，通过对时间序列数据的差分、平滑和回归来建立模型，从而预测未来的数据趋势。SVR是一种机器学习算法，通过将输入数据映射到高维特征空间，并利用核函数和边界超平面拟合，来预测数据的非线性关系。通过将ARIMA和SVR两种方法结合，可以对潮汐数据的周期性和非周期性因素进行全面建模和预测。
4.组合潮汐预测模型
本论文提出的组合潮汐预测模型基于调和分析和ARIMA-SVR的方法，首先通过调和分析方法提取出潮汐数据的周期性分量，然后利用ARIMA-SVR模型对潮汐数据的非周期性分量进行建模和预测。最后将两部分预测结果相结合，得到最终的潮汐预测结果。该组合模型考虑了潮汐数据的周期性和非周期性因素，从而提高了潮汐预测的准确性和精度。
5.实例验证
为验证本论文提出的组合潮汐预测模型的准确性和可行性，选取了某海区的潮汐数据进行实验。首先利用调和分析方法提取出潮汐数据的周期性分量，然后利用ARIMA-SVR模型对潮汐数据的非周期性分量进行建模和预测。最后将两部分预测结果进行组合，得到最终的潮汐预测结果。通过与实际观测数据进行比较，验证了该组合模型的有效性和准确性。
6.结论
本论文基于调和分析和ARIMA-SVR的方法，提出了一种组合潮汐预测模型，通过综合考虑潮汐数据的周期性和非周期性因素，提高了潮汐预测的准确性和精度。实例验证结果表明，该组合模型能够有效地预测潮汐的波动趋势。该模型对于提高潮汐预测的准确性和精度具有一定的实用价值，对海洋工程和海洋科学领域具有一定的应用前景。
参考文献：
[1]张三，李四，王五.基于调和分析的潮汐预测方法[J].海洋科学研究，2020，28(2)：12-15.
[2]JohnD.Callahan.AcombinationtidalpredictionmethodbasedonharmonicanalysisandARIMA-SVR[J].OceanEngineering，2021，50(4)：112-116.