基于稀疏线性预测的潮流预报研究与应用-计算机技术专业论文.docx

万方数据 万方数据 独 创 性 声 明 本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取 得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包 含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得宁波大学或其他教育机 构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡 献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 签名： 日期： 关于论文使用授权的声明 本人完全了解宁波大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保 留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 （保密的论文在解密后应遵循此规定） 签名： 导师签名： 日期： 万方数据 万方数据 基于稀疏线性预测的潮流预报研究与应用 摘 要 潮流信号处理与预报在很多方面具有非常重要的意义和价值。实际潮 流信号 预报 在实际运用中主要重 视潮流的准确 性 ，而传 统潮流调和分析预报 方法更为重视 潮 流的主要分潮特征分析，对潮流信 号 的分 析受所选分潮频率的 限制，这样 传统预 报模型 的精 确度 也受 这些 所选分 潮的 限制 。本文引入信号稀疏表示理论，构建一种 稀疏AR模型，首先由实测潮流信号进行常规AR建模，获得一组过完备稀疏基；其次随 机从该过完备稀疏基抽取部分建立欠定方程组，利用稀疏优化计算以获得最稀疏的AR 系数，从而达到重构或预测潮流信号目的。该方 法 与 传统 算 法 相比 具 有算 法 简单 、 预报精度高等优势。 本论文首 先从计 算的原 理出发 ， 对AR模型 原理和稀 疏优化 原理及 算法做 了介 绍，然后提出以稀疏 优 化算法与AR模 型结合 形成一个稀疏线性预 测模型用于潮 流 预测。为了实验验证 的需要，首先 介绍了关 于潮流信号的采集的 一些方法和注 意 点，如时间 、站点 ；然后就 本项目所选用 的 稀疏AR自回归模型 进行验证 ，分别就 所选择的具有不同潮 流特征的 潮流 信号进 行计算分析，针对不 同阶数、不同稀 疏 度、不同累计求解次 数分别求解 稀疏模型 系数；然后通过比对 各种情况下的 稀疏 模型系数的信号构造 的均方差，用 于评价 用于潮流信号预测模 型的准确精度 。然 后与潮流调和分析预 报算法进行对 比分析 。 从整个试 验的结 果来看 ， 基于 稀疏线 性预 测的潮流 预报模 型在东 、北分 量的 均方差 基本可 以控 制在 10cm，与调和分析方法相比更小些。对于潮流发展变化较为 规律，信号小波动振幅较小波动较少时，这个预报的优越性不是非常明显，从实验来看， 均方差只减小了 2cm，但是对于潮流信号波动振幅较大存在波动现象较多的情况，该预 报的均方差可以减小 5cm 以上。也就是说，该方法对于潮流变化过程中存在其它流路干 扰的情况时，该方法偏差更小，精度更高。 关 键 词 稀疏AR模型，潮流预报，稀疏优化，OMP算法 I Research and application of tidal current prediction based on sparse linear prediction Abstract The processing and prediction about the tidal current signal has very important meaning and value in many aspects. In the practical work, the accuracy of the tidal current is very valued. The harmonic analysis and prediction method of tidal current is more important in analysis of characteristics of the main constituent of tidal current, but this is limited by the selected main constituent, so the accuracy of harmonic analysis model of tidal current is also restricted by the selected constituent. This text introduced signal sparse theory, then it is builded a sparse AR model. The first is builded regular AR model with the me