Tidal forecasting using RNN in Bahia Blanca estuary, Argentina

Autores
Pierini, Jorge Omar; Gomez, Eduardo Alberto
Año de publicación
2009
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In  recent  years,  the  availability  of  accurate  ocean  tide models has  become  increasingly  important,  as  tides  are  the  main  contributor  to disposal and movement of  sediments,  tracers and pollutants,  and  also  due  to  a  wide  range  of  offshore  applications  in  engineering,  environmental  observations,  exploration  and  oceanography. Tides  can be  conventionally predicted by harmonic  analysis,  which  is  the  superposition  of  many  sinusoidal  constituents  with  amplitudes  and  frequencies  determined  by  a  local analysis  of  the  measured  tide.  However,  accurate  predictions  of tide  levels  could  not  be  obtained without  a  large  number  of  tide  measurements  by  the  harmonic  method.  An  application  of  the  back-propagation  artifcial  neural  network  using  long-term  and  short-term  measuring  data  is  presented  in  this  paper.  On  site  tidal  level  data  at  Ingeniero  White  harbor  in  the  inner  part  of  Bahia Blanca  estuary, Argentina, will  be  used  to  test  the  performance  of  the  present model. Comparison with  conventional  harmonic  methods  indicates  that  the  back-propagation  neural  network model also predicts accurately  the  long-term  tidal  levels.
Fil: Pierini, Jorge Omar. Comision Nacional de Investigacion Cientifica y Tecnologica; Chile. Universidad Nacional del Sur; Argentina
Fil: Gomez, Eduardo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina
Materia
Redes neuronales
Harmonic analysis
sea level
Prediction
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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