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步骤概述
数据采集:通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。
数据预处理:进行数据清洗与标准化处理,以便模型更准确地预测。
神经网络建模:基于采集的数据,使用神经网络构建预测模型。
模型训练与优化:通过MATLAB的深度学习工具箱,训练模型并优化参数。
预测与可视化:使用模型进行潮汐和水位的预测,并生成可视化图表展示结果。
核心代码示例
以下代码片段展示了如何在MATLAB中创建一个基础的神经网络模型来预测潮汐和风驱水位变化。
% 加载数据
load('tidalData.mat');
load('windLevelData.mat');
% 数据标准化
normalizedTidalData = normalize(tidalData);
normalizedWindLevelData = normalize(windLevelData);
% 神经网络建模
net = feedforwardnet(10);
net = train(net, normalizedTidalData, normalizedWindLevelData);
% 预测
predictions = net(testData);
plot(predictions);
以上代码演示了如何建立简单的神经网络,并在ThingsPeak数据上应用潮汐和水位的预测。用户可以根据需求调整网络结构和训练参数,以优化模型的预测精度。
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