Application of Artificial Neural Network into the Water Level Modeling and Forecast

• Autorzy: Sztobryn M.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.07.02.09

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The dangerous sea and river water level increase does not only destroy the human lives, but also generate the severe flooding in coastal areas. The rapidly changes in the direction and velocity of wind and associated with them sea level changes could be the severe threat for navigation, especially on the fairways of small fishery harbors located in the river mouth. There is the area of activity of two external forcing: storm surges and flood wave. The aim of the work was the description of an application of Artificial Neural Network (ANN) methodology into the water level forecast in the case study field in Swibno harbor located is located at 938.7 km of the Wisla River and at a distance of about 3 km up the mouth (Gulf of Gdansk ‐ Baltic Sea).

Słowa kluczowe

EN

artificial neural network (ANN); hydrography; coastal area

• Wydawca: Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University
• Czasopismo: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 7, no. 2
• Strony: 219--223
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., fot.

Twórcy

autor

Sztobryn M.

• Institute of Meteorology and Water Management, Maritime Branch, Gdynia, Poland

Bibliografia

• [1] Röske F.,1997. Sea Level Forecasts Using Neural Networks. German Journal of Hydrography,vol49,no1,71‐99.
• [2] Statistica NN ‐ software documentation, USA 2010, http://www.statsoft.com
• [3] Sztobryn M., 1999. Możliwości zastosowania sieci neuronowych w operacyjnej służbie prognoz hydrologicznych, Inżynieria Morska: Geotechnika nr 3/1999: 107‐110 . (In Polish).
• [4] Sztobryn M., Mielke M.2012 Opracowanie i wdrożenie metodyki sieci neuronowych do prognozowania zmian poziomów wody w ujściowym odcinku Wisły. Raport z projektu IMGW‐PIB DS.‐P1.5.1, 2012
• [5] Sztobryn M.2009 Sea Ice Services in the Baltic Sea. TransNav ‐ International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 3, No. 4, pp. 415‐ 420, 2009
• [6] Sztobryn M.2011 Baltic Navigation in Ice in the Twenty First Century. TransNav ‐ International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 6, No. 4, pp. 517‐523, 2011
• [7] Tadeusiewicz R., 1993. Sieci Neuronowe. AOW RM, Warszawa,pp.120, 1993
• [8] Wust J.C., Noort G.J.H.,1994. Neural network current prediction for shipping guidance. Proceedings Oceans 94. OSATES, Brest France 1994,. I 58 ‐ I 63., 1994
• [9] Van den Boogaard H. F. P., Gautam D. K., Mynett A. E.,1998. Auto‐regressive Neural Networks for the Modelling of Time Series. Preprint Hydroinformatics, 1998,
• [10] Krzysztofik K., Kańska A., 2011, Raport z Zadania 1: Ocena aktualnego stanu zagrożenia powodziowego terenów na zachód i wschód od Wisły Śmiałej [w:] Projekt UDA.RPPM.05.03.00‐00‐001/09‐00: Utworzenie map terenów zalewowych zagrożonych powodzią od morza przez Wisłę Śmiałą przy wykorzystaniu niezbędnego sprzętu i oprogramowania oraz numerycznej mapy terenu.‐koordynator M.Sztob IMGW, Gdynia/ Warszawa