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摘要
台风风暴潮灾害通常会对沿海地区造成巨大损失，因此，准确预测台风风暴潮增水对沿海地区的防灾、减灾工作具有现实意义。本文根据现有风暴潮增水预测研究的成果，建立了基于被囊群算法（tunicate swarm algorithm）优化的BP神经网络模型，将该模型应用于台风风暴潮增水预测研究中。本文选取影响温州验潮站的3个台风作为研究对象，收集并建立了3个台风影响验潮站过程的129个逐时数据样本。利用新模型对温州站进行风暴潮增水预测，结果表明，该模型与BP神经网络相比克服了陷入局部最优解的缺陷，与粒子群优化的BP神经网络模型相比，提升了模型收敛速度，具有更好的预测精度及稳定性。
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