非负矩阵分解在潮汐分析和预报中的应用研究_李煜

资 源 简 介

非负矩阵分解在潮汐分析和预报中的应用研究_李煜

详 情 说 明

非负矩阵分解（NMF）是一种有效的数据降维和特征提取技术，特别适用于处理非负数据。在潮汐分析和预报领域，NMF能够从复杂的潮汐观测数据中提取出潜在的周期性模式和特征分量，为潮汐预报提供更精确的模型支持。

潮汐数据通常包含多个周期性的分潮成分，传统的谐波分析方法虽然有效，但在处理非线性或非平稳信号时可能表现不佳。NMF通过将潮汐数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，能够提取出更具物理意义的潮汐成分，例如主要分潮（如M2、S2、K1等）的特征模式。

在预报阶段，NMF分解得到的特征矩阵可用于建立预测模型。通过结合时间序列分析方法（如ARIMA或LSTM），可以进一步提升潮汐预报的准确性和稳定性。此外，NMF的降维特性还能减少数据冗余，提高计算效率。

总的来说，非负矩阵分解为潮汐分析和预报提供了一种新的数据驱动方法，尤其在处理高维、非线性的潮汐数据时表现出显著优势。