SWAN（Simulating WAves Nearshore）模型是一种用于海浪模拟的数值模型，它是第三代海浪模式的代表之一。SWAN模型的主要功能是模拟近岸海浪特性，包括海浪生成、发展、破碎和海浪能量的耗散等过程。该模型广泛应用于海洋工程、近海工程、海岸保护、海上风能等领域中，尤其在复杂的海岸线和海底地形变化较大的海域中具有较高的模拟精度。 SWAN模型的优势在于它能够处理复杂的边界条件，如不规则的海岸线、人为的构造物（如防波堤、人工岛等），以及复杂的海底地形。此外，它还能考虑海浪与海洋环境的相互作用，包括海浪与海底摩擦、海浪间的非线性相互作用以及风、浪、流三者之间的相互作用。SWAN还提供了一系列的物理过程的选项，用户可以根据实际情况选择激活或关闭特定的物理过程，以适应不同的研究需求。 SWAN模型的使用范围相当广泛，可以用于多种类型的问题，如海浪预测、风浪研究、海洋资源开发、海洋环境保护等。由于其强大的功能和较高的适应性，SWAN模型在国际上被广泛认可，并且得到了持续的更新与改进。 在使用SWAN模型之前，用户需要准备输入数据，包括风场、海底地形、边界条件等。这些数据会以网格的形式输入到模型中，因此用户需要熟悉SWAN模型对输入数据的要求，比如网格的格式、边界条件的设置以及初始条件的选择等。 模型的输出数据通常包含海浪的高度、周期、方向以及波高分布等信息。用户可以依据实际需求选择输出结果的形式，如输出网格、曲线、射线等，以帮助进行数据的进一步分析和可视化。 SWAN模型使用手册详细介绍了模型的使用方法、计算内容、优劣势以及使用范围等内容，是第一次使用SWAN模型的用户的指导书。手册内容包括模型的安装、配置、运行以及结果分析等部分，为用户提供了全面的指南，帮助用户有效地利用SWAN模型进行海浪模拟和分析。 手册中还列举了SWAN模型与其它海浪模型如WAM（Wave Model）和WAVEWATCH III等模型的比较和联系，提供了不同模型之间的转换和校验建议，方便用户在不同模型间进行工作转换。 在读取和处理SWAN模型输出文件时，用户手册提供了详细的说明，包括输入和输出文件的格式要求、错误信息的解释以及如何使用模型的命令和参数设置。用户能够根据手册中的描述理解模型的内部结构，以及如何调整模型参数以适应特定的模拟情况。 整体而言，SWAN模型是一个强大的海浪模拟工具，它结合了先进的理论模型和用户友好的操作界面，使得对海浪动力学的研究变得更加高效和精确。随着研究的深入和技术的改进，SWAN模型会不断更新其算法和功能，从而在海洋工程和海洋科学研究中发挥更大的作用。

雷达地杂波或海浪杂波服从该分布 % 产生韦泊分布随机数 N=500; b=1; a=1.2; r=rand(N,1); x=b*(-log(r)).^(1/a); subplot(2,1,1); plot(x); y=ksdensity(x) subplot(2,1,2); plot(y); 韦泊分布

海浪模型的matlab代码 SDWBA 该存储库包含Matlab代码，该代码使用随机畸变波Born近似散射模型来计算南极磷虾的声目标强度。 已经开发了此处包含的实现，并将其用于CCAMLR南极磷虾声生物量估算。 由于对代码进行了修订和更正，因此此实现存在多个版本，但是直到创建此存储库之前，都没有在版本控制系统中对其进行维护。 该软件包的每个历史版本已通过git标记在当前存储库中标识。 这些可用。 第一个版本（）具有归因声明： Users of the code should give reference to the following papers which detail its derivation and parameterization: Conti, S. G., and Demer, D. A. 2006. Improved parameterization of the SDWBA for estimating krill target strength. ICES Journal of Marine Science, 63: 928-935. Demer, D. A.

1.领域：matlab，海浪谱,风浪谱,海面散射 2.内容：基于matlab的海浪谱,风浪谱,海面散射仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于海浪谱,风浪谱,海面散射编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

该程序模拟了海浪的三维动态仿真，展示了随机海风作用下，波浪的运动。

源码中采取的NC文件（站点的风速和波高信息）（已上传）分别用LSTM和RNN模型进行训练并实验，输出散点拟合图以及预报折线图，实验预报效果较好，预报误差仅0.2m左右。源码内有注释，不明白的也可与我交流讨论，共同学习。

为了充分利用有限观测资料确定海洋结构物设计与营运环境条件,以北海NorthAlywn平台提供的一次风暴记录为依据,以提高谱峰分辨率和减小谱方差为谱估计目标,在快速傅里叶变换算法(FFT)基础上,引人最大熵算法(MEM)和小波变换算法(WT);为实现对小容量子样有效的谱估计,应用自举理(BT)在原始子样基础上构建移动区间,并将区间谱估计的Welch算法发展为自举Welch算法,建立了有效的小子样谱估计算法。研究表明,在子样容量有限的情况下,自举算法同诸如FFT,MEM溯T等谱分析算法结合,可以充分挖掘数据序

大数据-算法-非线性海浪波高的最大熵分布及其应用.pdf

Matlab模拟三维海浪模型

海浪模型的matlab代码海浪预测 该存储库使用递归神经网络根据以前的数据预测海浪。 它从模拟中获取时空数据，然后在时间序列数据中应用递归神经网络。 时间序列数据中的每个节点都是空间域。 该代码是论文中CRNN的修订版：卷积RNN：一种从顺序数据中提取特征的增强模型（） 调用以下函数等效于应用一个CRNN层。 对于具有几个CRNN层的深层模型，应多次调用该函数。 给定一个张量，该函数提取kernel_size时间步长的补丁，并使用一个或多个递归层对其进行处理。 然后返回递归神经网络的隐藏状态作为代表路径的特征向量。 精氨酸： 张量：要执行操作的张量，其形状为[batch, time-steps, features]或[batch, time-steps, features, 1] 。 kernel_size：每个补丁/窗口中包含的时间步数（与标准一维卷积相同）。 步幅：两个连续补丁/窗口之间的时间步数（与标准一维卷积中的时间步数相同）。 out_channels：从每个面片/窗口中提取的要素数量（在标准的一维卷积中，称为要素图的数量），它是处理每个面片/窗口的循环图层的隐藏维。 rnn