【摘 要】
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风暴潮数值模型预报结果在小尺度区域往往存在弱于或强于实况的问题。针对此问题,该风暴潮灾害模拟方法融合数值模型预报结果为特征要素,使用一种基于多要素MOS(Model Output
【机 构】
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北部湾大学海洋学院,广西北部湾海洋灾害研究重点实验室,北部湾大学食品与工程学院
【基金项目】
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广西自然科学基金重点项目(桂科AB18294017);广西自然科学基金项目(2015GXNSFAA139242);广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016YB477);钦州市科学研究与技术开发计划项目(20164411);热带海洋环境国家重点实验室(中科院南海海洋研究所)开发课题项目(LTO1507);广西北部湾海岸科学与工程实验室课题项目(2016ZYB14);广西北部湾海洋灾害研究
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风暴潮数值模型预报结果在小尺度区域往往存在弱于或强于实况的问题。针对此问题,该风暴潮灾害模拟方法融合数值模型预报结果为特征要素,使用一种基于多要素MOS(Model Output Statistics)风暴潮灾害过程模拟方法来实现对风暴潮灾害的预报。该模拟方法是将低维的特征向量映射到高维的隐含层中进行支持向量机(SVM)学习训练并控制输出相对误差,其特点在于MOS风暴潮灾害过程模拟中融入数值模型预报结果,并通过在一定的约束条件下最小化不敏感损失函数的逐渐优化逼近实测值来实现。实例验证结果表明:在风暴潮灾害
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