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基于卷积神经网络的长江河口潮位站潮汐频段特征信号快速捕捉方法: 收藏
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引用; 《水利技术监督》2023年第7期 44-46页; 作者：樊冯郡严海勇浙江省钱塘江管理局勘测设计院浙江杭州310009 景宁畲族自治县水利局浙江景宁323500; 进行潮汐频段特征信号快速捕捉时,未对最优频段进行估计,导致潮汐频段特征信号快速捕捉效果价较差,对此,文章提出基于卷积神经网络的长江河口潮位站潮汐频段特征信号快速捕捉方法。采用卷积神经网络算法构建潮汐频段的三角函数,得到其...; 进行潮汐频段特征信号快速捕捉时,未对最优频段进行估计,导致潮汐频段特征信号快速捕捉效果价较差,对此,文章提出基于卷积神经网络的长江河口潮位站潮汐频段特征信号快速捕捉方法。采用卷积神经网络算法构建潮汐频段的三角函数,得到其最优频段估计,基于最优频段进行潮汐频段特征信号提取,通过建立损失函数模型获取样本真实值,得到其潮汐频段特征信号。实验结果显示,该信号捕捉方法所得的信号特征与实际信号相符,具备较高的精度。; 来源：详细信息评论

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