海岸线预测附matlab代码

🔥 内容介绍    

海岸线预测是指使用各种技术和方法来预测未来的海岸线位置变化。这对于海岸管理和规划非常重要，可以帮助我们了解海岸侵蚀或沉积的趋势，以及可能出现的风险和影响。

为了进行海岸线预测，可以采用多种方法，包括遥感技术、地形测量和数学模型等。遥感技术可以使用卫星图像或无人机图像来获取大范围的海岸线数据，地形测量可以利用激光雷达等设备来获取详细的地形信息。数学模型可以基于历史数据和物理规律构建，来模拟海岸线变化的可能性。

然而，由于海岸线受到许多复杂因素的影响，如海洋动力学、沉积物输运、气候变化等，准确预测海岸线变化仍然是一个具有挑战性的问题。因此，海岸线预测通常是一个不断发展和改进的领域。

📣 部分代码

%% Specific Lat-Lon to visualization
clear all;clc;% You can use that part to visualize specific year !% take user input for the year they want projected sea riseyearx = input("Enter the year you would like to learn sea level rise in future: ");%d = datetime('today');
result = 0.02354*(yearx^2) -91.4*yearx + 8.866e+04 ;result = result - 88;
% 36-42 lat ---- 26-45 lon is Turkey's parameters
lat_start = 36;lat_end = 42;
lon_start = 26;lon_end = 45 ;
% create the mapgeolimits([lat_start lat_end],[lon_start lon_end])geobasemap streets
gtextm("The average sea level rise is " + string(result) + " mm")

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]余威,吴自银,傅斌.基于Matlab和灰色模型GM(1,1)预测海岸线变化[J].海洋通报, 2012, 31(4):404-408.DOI:10.11840/j.issn. 1001-6392.2012.4.007.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合