【基于GPOS-BP神经网络模型的潮汐预报】这篇论文主要探讨了如何利用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）改进反向传播（BP）神经网络，以提高潮汐预报的精度。文章指出，传统的潮汐预报方法如调和分析法虽然在长期稳定预报中有一定效果，但在应对非平稳潮汐或需要高精度预报时存在局限性。
作者提出了一种名为GPOS的混合优化算法，将遗传算法的变异操作与粒子群算法相结合，用于BP神经网络的权重和阈值的优化。这种方法旨在解决BP网络在训练过程中容易陷入局部最优的问题，提高模型的泛化能力。通过这种方式，GPOS-BP神经网络模型能够更有效地处理潮汐预测中的非线性和复杂性，适应各种环境因素的影响。
论文中，GPOS-BP模型被应用于实际的潮汐数据，特别是对亚历山大港的潮汐进行了预测。实验结果显示，该方法在非天文潮和天文潮的预报中都表现出较高的准确性和可靠性，提高了潮汐预报的精度，验证了方法的有效性。
此外，文章还提到了现代海洋活动中对潮汐预报的需求，特别是在海洋资源开发和海岸工程中，精确的潮汐预报至关重要。由于潮汐受到多种因素如天体引力、风力、温度和气压的共同作用，因此需要更为精准的预测模型。论文中提到的GPOS-BP模型为解决这一问题提供了一个新的研究方向，为海洋科学和工程实践提供了有力的工具。
关键词：潮汐预报、调和分析法、BP神经网络、粒子群算法、遗传算法。这篇论文的贡献在于结合两种优化算法来改进神经网络，以适应海洋环境中复杂多变的潮汐现象，对于提高潮汐预报的准确性具有重要意义，同时也为海洋科学研究和相关工程应用提供了新的思路。
