Forecasting of Time Series Significant Wave Height Using Wavelet Decomposed Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle