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摘要:
热带气旋是一种极具破坏力的天气系统,我国每年都深受其带来的灾害困扰. 目前热带气旋的强度预报业务以统计预报方法为主,通过利用气候持续因子对热带气旋未来的强度建立回归模型,不仅需要进行复杂的特征选择,而且缺乏对周围环境信息的利用,预报精度多年以来都未能有显著提升. 提出了一个能同时提取时序特征与空间特征的热带气旋强度预测网络,针对环境场物理量因子对热带气旋的影响,使用卷积层学习其空间信息,结合循环神经单元对热带气旋的历史时间序列进行建模,实现端到端的预测输出. 在对西北太平洋的热带气旋样本进行测试后,结果表明该24 h强度预测网络显著优于上海台风研究所公布的相应时段其他预报方法,故可作为一种新的智能预测模型,为预报员提供有价值的客观参考.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于时空特征的热带气旋强度预测方法
来源期刊 南京师范大学学报(工程技术版) 学科 工学
关键词 热带气旋 时空特征 强度预测 深度学习
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 计算机工程
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 TP391
字数 5215字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4616.2019.02.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史振威 北京航空航天大学宇航学院 12 112 5.0 10.0
2 郝坤 北京航空航天大学宇航学院 1 0 0.0 0.0
3 张天坤 北京航空航天大学宇航学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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热带气旋
时空特征
强度预测
深度学习
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期刊影响力
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
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