Forecasting of Time Series Significant Wave Height Using Wavelet Decomposed Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
In this current study, a hybrid model of wavelet and Artificial Neural Network (WLNN) has been developed to forecast time series significant wave height for lead times up to 48 h. The data used in the hybrid model are significant wave heights (Hs) belongs to two stations, one near to New Mangalore port, Indian ocean and another near to west of Eureka, Canada in North Pacific ocean. The three hourly significant wave height data for a period of one year was first decomposed through discrete wavelet transformation in order to obtain frequencies of different bands in the form of wavelet coefficients. Later these coefficients are used as inputs into Levenberg Marquardt artificial neural network models to forecast time series significant wave heights at multistep lead time. Two different methods WLNN-1 &WLNN-2 employed for the first station data to forecast significant wave heights at higher lead times. From the result it is found that the second method (WLNN-2) in wavelet-ANN model performed better than first method (WLNN-1).Model results obtained for two stations showed good predictions at lower lead times but slight deviation observed at higher lead times. As compared to first station results, the second station results are slightly poor because of more statistical variations in the data set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».