基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型

基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型
随着海洋资源的开发利用和海洋环境保护的不断深入，潮汐预测模型越来越受到关注。

在实际生产和科学研究中，正确预测潮汐变化对于航海、渔业、海洋能源等方面有着重要
意义。

为了提高潮汐预测的准确性，本文将基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模
型进行研究和探讨。

我们知道潮汐的变化是具有一定的规律性的，通常可以用调和分析来描述。

调和分析
是对周期性信号的一种处理方法，可以分析出信号的周期性变化规律，并据此进行预测。

在潮汐预测中，可以通过对潮汐观测数据进行调和分析，得到潮汐的基本频率和振幅，从
而建立潮汐模型。

调和分析模型可以较准确地描述潮汐的周期性变化，但对于非周期性的
随机性变化则不能很好地进行预测。

我们知道ARIMA（自回归移动平均模型）和SVR（支持向量回归）是用来处理非周期性随机变化的。

ARIMA模型可以对时间序列数据进行建模，从中提取出趋势和季节性成分，
并据此进行预测。

SVR模型则可以对非线性关系进行建模，具有较好的非线性拟合能力。

将两者结合在一起，可以较好地处理非周期性随机变化，提高预测的准确性。

对潮汐观测数据进行调和分析，得到潮汐的基本频率和振幅。

然后，对于潮汐的非周期性随机变化部分，我们利用ARIMA模型进行建模和预测。

通
过ARIMA模型的预测，可以提取出潮汐的长期趋势和季节性成分。

将调和分析模型、ARIMA模型和SVR模型的预测结果相结合，得到最终的潮汐预测结果。

通过组合三种模型，我们可以充分利用它们各自的优势，提高潮汐预测的准确性和稳
定性。

在实际应用中，我们可以利用历史的潮汐观测数据，建立基于调和分析和ARIMA-SVR
的组合潮汐预测模型。

通过对模型的参数进行优化和调整，可以得到较为准确的潮汐预测
结果。

我们还可以利用模型对不同时间段的潮汐进行预测，从而为航海、渔业、海洋能源
等相关行业提供及时准确的潮汐信息，帮助它们进行决策和规划。

基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型可以有效提高潮汐预测的准确性和稳
定性。

在未来的研究和实践中，我们可以进一步完善和优化该模型，并将其应用到实际生
产和科研中，为海洋相关领域的发展和利用提供更好的支持和保障。