[发明专利]一种潮汐预报方法无效

专利信息
申请号: 201010139189.4 申请日: 2010-04-02
公开(公告)号: CN102214262A 公开(公告)日: 2011-10-12
发明(设计)人: 何世钧;黄冬梅;周文君;周汝雁;邹国良 申请(专利权)人: 上海海洋大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 201306 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 潮汐 预报 方法
【权利要求书】:

1.潮汐预测的方法,其特征主要包括如下步骤:

一、步骤(1):安装SVM工具箱到MATLAB 7.8文件夹中

①将下载的SVM工具箱的文件夹放在/MATALB 7.8/toolbox/下;

②打开MATLAB->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹;

③测试一下安装成功与否:在MATLAB中输入which svmoutput回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:C:/Program Files/MATLAB71/toolbox/svm/svcoutput.m。

二、步骤(2):利用MATLAB 7.8中SVM工具箱和历史潮汐数据构建潮汐预测网络模型,具体方法为:

①根据潮汐记录的时间(年、月、日、时、分、秒),可计算

1)儒略世纪数:

其中Y表示年份, 的整数部分,D1为计算年首至计算日零时之间的天数;

2)儒略日:JD=T×36525+2451545

3)月球平均纬度:s=218.31643+481267.88128×T-0.00161×T2+0.000005×T3

4)太阳平均纬度:h=280.46607+36000.7698×T+0.0003×T2

5)月球近地点平均纬度:p=83.35345+4069.01388×T-0.01030×T2-0.00001×T3

6)太阳近地点平均纬度ps=282.93835+1.71946×T+0.00046×T2+0.000003×T3

7)月球升交点平均纬度:

N=125.04452-1934.13626×T+0.00207×T2+0.000002×T3

8)太阳偏心率:es=0.01675104-0.0000418×T-0.000000126×T2

而地日中心的平均距离为一定值ds=1.49×108km;

由地日中心的平均距离计算公式、太阳偏心率计算公式、太阳平均纬度计算公式和太阳近地点平均纬度计算公式,可计算地日中心的瞬时距离:

Ds=ds/(1+es×cos(h-ps)+es2×cos(2(h-ps)))

由太阳偏心率计算公式、太阳平均纬度计算公式和太阳近地点平均纬度计算公式,可以计算太阳的真经度:Ls=h+2es×sin(h-ps)+1.25es2×sin(2(h-ps))

而黄道和天赤道的交角为:ws=23.452

再据潮位站点的地理北纬和东经(NLat,ELon),可知由观测地点与格林尼治经度差产生的时间差订正值:±L=(Long+M/60)/15

其中Long为观测点的经度,M为观测时刻的分钟值,东经取正号,西经取负号;记录的潮 汐观测时刻与格林尼治0时时间差订正值:W=H+M/60,其中H为观测时刻的小时值;积日订正值:N1=(W-L)/24

根据计算年首至计算日零时之间的天数D1,月球升交点平均纬度计算公式,积日订正值计算公式,可计算得到太阳赤纬的计算公式:

SDec=0.3723+23.2567×sinθ+0.1149×sin2θ-0.1712×sin3θ

-0.758×cosθ+0.3656×cos2θ+0.0201×cos3θ

(θ=2∏×57.2958×(D1+N1-N)/365.2422,N2=79.6764+0.2422(Y-1985))

由儒略日的计算公式,春分点的格林时角可由如下公式计算得到:

GHAγ=100.075+0.985647348(JD-2400000.5-GMT/24-33282)

+15.04107×GMT

其中GMT为世界时间;

春分点格林时角与太阳平均纬度之差即得到太阳格林时角:GHAs=GHAγ-h由此计算得到太阳地方时角的计算公式:

LHAs=GHAs+λ(ELon)或LHAs=GHAs-λ(WLon)

其中加代表潮位站是东经,减代表潮位站位于西经;

由太阳时角计算公式、太阳赤纬计算公式和验潮站的纬度,太阳高度可用如下公式计算得到:Hs=arcsin(sin(NLat)×sin(SDec)+cos(NLat)×cos(SDec)×cos(LHAs))根据球面三角形原理,可得到太阳方位的计算公式:

由地月平均距离dM=3.84×105km、月球轨道偏心率e=0.0549、月球平均纬度、太阳平均纬度和月球近地点平均纬度计算公式,即可以计算第①个影响因子一地月瞬时距离计算公式:

Dm=dM/(1+e×cos(s-p)+(e2×cos(2(s-p))+0.14025e×cos(s-2h+p))

+0.00559504cos(2(s-h)))

也可计算月球的真经度:

L=s+2e×sin(s-p)+1.25(e2×sin(2(s-p))+0.37249331e×sin(s-2h+p))

+(0.00975096+0.35064375e2)×sin(2(s-p))+0.01188946e×sin(s-2h-p)

+0.02692613e×sin(2s-h+ps) 

由黄道和白道的交角i=5.15,可计算得到白赤交角的计算公式:

I=arccos(cos(ws)×cos(i)-sin(ws)×sin(i)×cos(N))

春分点格林时角与月球平均纬度之差即得到月球的格林时角:GHAm=GHAγ-s从而结合验潮站的经度计算得到月球的地方时角的计算公式:

LHAm=GHAm+ELon

由白赤交角、月球真经度、月球时角,如下即为月球赤纬的计算公式:

从而月球高度可被计算为:

Hm=arcsin(sin(NLat)×sin(MDec)+cos(NLat)×cos(MDec)×cos(LHAm))

月球方位也可随之得出计算公式:

②利用上述公式,在MATLAB 7.8平台编写程序计算影响潮位值的各天文因素,加上台风引起的增水值,即获取了支持向量机网络的输入变量,共11个,其对应的潮位值为网络的输出值,确定其输入输出量后,将其归一化到[-1,1]之间,其具体的归一化方法为:日地距离和月地距离采用最大最小值归一化方法,

Ds归一化的值=(Ds-(max(Ds)+min(Ds))/2)/((max(Ds)-min(Ds))/2);

Dm归一化的值=(Dm-(max(Dm)+min(Dm))/2)/((max(Dm)-min(Dm))/2);

太阳赤纬的变化范围为[-23.5,23.5],月球赤纬的变化范围为[-29,29],故其归一化方法为SDec归一化的值=SDec/23.5;

MDec归一化的值=MDec/29;

其他采用采用类似的方法进行归一化:

LHAs归一化的值=LHAs/180;

LHAm归一化的值=LHAm/180;

Hs归一化的值=Hs/90;

Hm归一化的值=Hm/90;

As归一化的值=(As-180)/180;

Am归一化的值=(Am-180)/180;

增水值归一化=(增水值-min(增水值))/(max(增水值)-min(增水值));

然后将获取的数据N组分成两组,N1组用作训练样本,N2组用作测试样本。

③确定支持向量机(SVM)的核函数为径向基函数(RBF),其核函数的参数-惩罚参数C和函数的宽度参数g,采用网格搜索法求最优,网格搜索法即是C和g分别取M和N个值,对M×N个(C,g)个组合分别训练不同的SVM,然后再估计其学习精度,从M×N个组合中找到学习精度最小的值作为最优参数。

④支持向量机网络的结构图(见附图1) 

三、步骤(3)利用MATLAB 7.8工具箱svmtrain函数对网络进行训练,svmpridict函数对网络进行测试,具体方法为:

①用svmstrain训练的方法是,N1组训练数据和11个变量,组成N1×11归一化后的输入样本矩阵,对应的输出潮位矩阵为N1×1,设置径向基核函数的最优值后,运行svmtrain函数进行网络的训练,训练过程将以达到精度要求为停止条件,训练结束后将由系统自动生成一个SVM模型。

②用svmpredict函数对得到的模型进行测试,输入测试样本矩阵为N2×11。

③使用训练好和测试好的模型对同一潮位站的潮汐进行预测,选取需预报的时间M天,结合潮位站的地理位置,编程计算出月地距离,月球赤纬,月球时角,月球高度,月球方位,日地距离,太阳赤纬,太阳时角,太阳高度,太阳方位的值,即得到模型的输入矩阵M×11,运行svmpredict函数对这M天的潮汐值进行预测。

四、步骤(4)潮汐预测的具体算法如下:

①取得训练集T={(x1,y1),(x2,y2),…..,(xN,yN)},N为训练集的样本数xi为影响潮高的特征数据,即包含上述10个引潮力的相关参数和台风引起的增水值,yi为对应时刻的潮高值。

②对SVM的模型参数进行初始化,将拉格朗日乘子αi, 和阈值b赋以随机的初始值

③对训练数据构造相应的目标函数

其中K(xi,xj)为径向基核函数,求得最优解 

④选取α的一个正分量 它所对应的第j号样本即支持向量。

并据此计算阈值

⑤根据求得的 和bj*代入回归函数 用测试样本进行预测。

⑥计算误差函数,如果误差绝对值小于预先设定的ε,则学习结束,输出潮高的预测值,否则返回步骤③继续学习。

⑦画出算法流程图(见附图2) 

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