Một mô hình học tổng hợp kết hợp với lựa chọn đặc trưng để dự báo sóng gần bờ

Tóm tắt

 Nghiên cứu đề xuất một khung mô hình dự báo sóng gần bờ (OWFNW) tổng hợp trước một tuần để hỗ trợ viện quản lý vận chuyển và xây dựng tại các công trường hàng hải. Khung mô hình này sử dụng XGBoost với lựa chọn đặc trưng (FS_XGBoost) để dự báo tại 5 trạm trên bờ biển Nhật Bản. Các mô hình sóng dựa trên XGBoost được phát triển cho từng trạm, chuyển đổi dữ liệu sóng toàn cầu thành dự đoán sóng gần bờ. Các mô hình được huấn luyện bằng bốn bộ dữ liệu khác nhau từ Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA), Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA), Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF) và Mạng lưới thông tin Sóng đại dương Toàn quốc dành cho Cảng và Bến cảng (NOWPHAS). Kết quả cho thấy việc lựa chọn các đặc trưng sẽ nâng cao độ chính xác dự đoán của mô hình và giảm thiểu các lỗi dự đoán. Phương pháp luận này cũng có thể được áp dụng cho các vùng biển gần bờ khác, nơi có dữ liệu dự báo sóng toàn cầu.