基于支持向量机的模块化潮汐预报_柳成

资 源 简 介

基于支持向量机的模块化潮汐预报_柳成

详 情 说 明

支持向量机（SVM）在潮汐预报中的应用是一种结合机器学习与传统海洋学方法的创新尝试。柳成的研究通过模块化设计将复杂的潮汐预测问题分解为多个子任务，利用SVM对非线性时间序列的强拟合能力，解决了传统谐波分析法对非天文因素（如气象扰动）适应性不足的痛点。

模块化架构通常包含数据预处理、特征提取、模型训练和结果融合四个核心环节。其中特征工程阶段会提取潮位历史数据的周期性、趋势项等关键指标，而SVM通过核函数（如RBF）将低维非线性问题映射到高维线性空间求解。相比神经网络，这种方法在小样本场景下泛化性更优，且模块化设计便于集成潮汐站点的区域性经验公式。

该方法的优势在于平衡了模型解释性与预测精度，但需注意海量数据下的计算效率问题。未来可探索与LSTM等时序模型的混合架构，进一步提升极端天气事件的预报鲁棒性。