Prediction of tidal currents using Bayesian machine learning

Prediction of tidal currents using Bayesian machine learning

We propose the use of machine learning techniques in the Bayesian framework for the prediction of tidal currents. Computer algorithms based on the classical harmonic analysis approach have been used for several decades in tidal predictions, however the method has several limitations in terms of hand...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Sarkar, D, Adcock, TAA, Osborne, MA
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Elsevier 2018

Những quyển sách tương tự

A machine learning approach to the prediction of tidal currents
Bằng: Sarkar, D, et al.
Được phát hành: (2016)

Enhancing tidal analysis and prediction using physics informed machine learning
Bằng: Monahan, T, et al.
Được phát hành: (2024)

Spatio-temporal prediction of tidal currents using Gaussian processes
Bằng: Sarkar, D, et al.
Được phát hành: (2019)

Modification of tidal resonance in the Severn Estuary by a barrage and lagoon
Bằng: Ma, Q, et al.
Được phát hành: (2020)

Power and thrust capping of tidal stream turbines: a case study of the Pentland Firth
Bằng: Wang, T, et al.
Được phát hành: (2018)

A hybrid model for online short-term tidal energy forecasting
Bằng: Monahan, T, et al.
Được phát hành: (2023)

Tidal energy resource in Larantuka Strait, Indonesia
Bằng: Firdaus, AM, et al.
Được phát hành: (2020)

The impact of a tidal barrage on coastal flooding due to storm surge in the Severn Estuary
Bằng: Ma, Q, et al.
Được phát hành: (2019)

The fluid mechanics of tidal stream energy conversion
Bằng: Adcock, TAA, et al.
Được phát hành: (2020)

Assessment of the Malaysian tidal stream energy resource using an upper bound approach
Bằng: Bonar, PAJ, et al.
Được phát hành: (2018)

Investigation of low order parameters affecting tidal stream energy resource assessments
Bằng: Patel, MD, et al.
Được phát hành: (2023)

Tidal corrections from and for SWOT using a spatially coherent variational Bayesian harmonic analysis
Bằng: Monahan, T, et al.
Được phát hành: (2025)

Implementation of homogeneous and heterogeneous tidal arrays in the Inner Sound of the Pentland Firth
Bằng: Patel, MD, et al.
Được phát hành: (2024)

Tidal stream energy resource assessment of the Pentland Firth: practical and accessible constraints
Bằng: Patel, M, et al.
Được phát hành: (2024)

Predictability and temporal variation of tidal stream power
Bằng: Adcock, T
Được phát hành: (2015)

A note on the power potential of tidal currents in channels
Bằng: Draper, S, et al.
Được phát hành: (2014)

Study of the Performance of Deep Learning Methods Used to Predict Tidal Current Movement
Bằng: Kai Zhang, et al.
Được phát hành: (2022-12-01)

Prediction and analysis of tides and tidal currents
Bằng: Shu, Jian Jun
Được phát hành: (2011)

A machine learning architecture for including wave breaking in envelope-type wave models
Bằng: Liu, Y, et al.
Được phát hành: (2024)

Tidal stream power for Malaysia
Bằng: Bonar, P, et al.
Được phát hành: (2017)

On the tidal resonance of the Bristol Channel
Bằng: Gao, C, et al.
Được phát hành: (2017)

On tidal stream turbines placed off headlands
Bằng: Adcock, T
Được phát hành: (2015)

Supplementary material for Malaysian tidal stream resource paper
Bằng: Adcock, T
Được phát hành: (2018)

Predicting sea surface salinity in a tidal estuary with machine learning
Bằng: Nicolas Guillou, et al.
Được phát hành: (2023-04-01)

The impact of a tidal barrage on storm surge in the Severn Estuary
Bằng: Ma, Q, et al.
Được phát hành: (2019)

Estimating space-time wave statistics using a sequential sampling method and Gaussian process regression
Bằng: Tang, T, et al.
Được phát hành: (2022)

The sensitivity of tidal resonance in the Bristol Channel
Bằng: Gao, C, et al.
Được phát hành: (2015)

Back of the envelope calculations on the proposed Swansea Bay Tidal Lagoon
Bằng: Adcock, T
Được phát hành: (2014)

Back of the envelope calculations on the proposed Swansea Bay Tidal Lagoon
Bằng: Adcock, T
Được phát hành: (2014)

Tidal current prediction based on fractal theory and improved least squares support vector machine
Bằng: Anan Zhang, et al.
Được phát hành: (2022-02-01)

Implementation of tidal stream turbines and tidal barrage structures in DG-SWEM
Bằng: Schnabl, A, et al.
Được phát hành: (2019)

Predicting combined tidal and pluvial flood inundation using a machine learning surrogate model
Bằng: Faria T. Zahura, et al.
Được phát hành: (2022-06-01)

Combined power and thrust capping in the design of tidal turbine farms
Bằng: Wang, T, et al.
Được phát hành: (2018)

Improved genomic prediction using machine learning with Variational Bayesian sparsity
Bằng: Qingsen Yan, et al.
Được phát hành: (2023-09-01)

The effect of tidal currents on the hydrodynamics of tidal turbine systems
Bằng: Firmadany Bayu, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

Bayesian Gaussian processes for sequential prediction, optimisation and quadrature
Bằng: Osborne, M, et al.
Được phát hành: (2010)

Data-informed model test design with machine learning - an example in nonlinear load on a vertical cylinder
Bằng: Tang, T, et al.
Được phát hành: (2024)

Using statistical and machine learning approaches to describe estuarine tidal dynamics
Bằng: Franziska Lauer, et al.
Được phát hành: (2024-04-01)

Data informed model test design with machine learning – an example in nonlinear wave load on a vertical cylinder
Bằng: Tang, T, et al.
Được phát hành: (2023)

Data informed model test design with machine learning – an example in nonlinear wave load on a vertical cylinder
Bằng: Tang, T, et al.
Được phát hành: (2023)