利用神經網絡方法建立熱帶氣旋強度預報模型

以神經網絡方法為基礎,建立西北太平洋熱帶氣旋強度預測模型,模型首先進行歷史相似熱帶氣旋選擇.從選擇的樣本出發,計算得到一組氣候持續因子、天氣學經驗因子和動力學因子,對這些因子采用逐步回歸方法進行篩選,將篩選得到的因子同對應時效的熱帶氣旋強度輸入神經網絡訓練模塊,從而得到優化的預測模型.從2004-2005年西北太平洋26個熱帶氣旋過程對12,24,36,48,72 h等不同預報時效分別進行的634,582,530,478,426次預測試驗結果的統計來看,相對于線性回歸模型預測水平,該模型顯著降低了各時段的預測誤差.從幾個熱帶氣旋個例的預測結果來看,該模型對超強臺風,以及具有強度迅速加強、再次加強等特征的熱帶氣旋過程均有很好的描述能力.

作 者： 黃小剛 費建芳 陳佩燕 Huang Xiaogang Fei Jianfang Chen Peiyan   作者單位： 黃小剛,Huang Xiaogang(中國科學院大氣物理研究所大氣科學與地球流體力學數值模擬國家重點實驗室,北京,100029;解放軍理工大學氣象學院,南京,211101)

費建芳,Fei Jianfang(解放軍理工大學氣象學院,南京,211101)

陳佩燕,Chen Peiyan(中國氣象局上海臺風研究所,上海,200030) 

刊 名： 應用氣象學報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGICAL SCIENCE  年，卷(期)： 2009 20(6)  分類號： P4  關鍵詞： 熱帶氣旋   神經網絡   強度預報   tropical cyclone   artificial neural networks   intensity forecast  

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