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摘要
基于ERA5再分析资料，取海试区中心区域海洋环境数据构建输入特征，使用灰狼优化算法(GWO)对支持向量回归(SVR)算法进行参数寻优，并将GWO-SVR算法和传统SVR算法及基于粒子群算法(PSO)的PSO-SVR浪高预测效果进行比较和分析。为进一步探究周围环境及海浪状态对GWO-SVR预测效果的影响，构建3种数据模型进行了63组试验。结果表明，GWO-SVR能够对海浪高度进行有效预测，且预测精度较高；当使用较大空间范围的海洋环境数据构建特征作为算法输入时，能够有效提高GWO-SVR算法对海浪高度预测的精度。
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