基于LSTM神经网络的潮汐分析

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摘  要 ：由于风、浪、潮等环境因素的影响，传统的潮位平差和分析方法无法准确捕捉潮汐时间序列数据的复杂特征。为了解决这个问题，文章提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的方法来预测连云港站点的潮位。通过设置不同的参数如LSTM层数、批处理大小、隐藏层节点数、初始学习率和序列长度，构建了LSTM模型，并使用了2022年1月以来连云港验潮站的小时级潮汐数据组成的数据集，进行模型的训练，并评估了该模型在不同网络参数设置下的性能，最后选择最优的模型参数对连云港未来潮汐数据进行了预测，预测结果分析表明该模型可以较好地完成预测任务。（剩余7802字）