基于神经网络集合预报的台风路径预报优化

• 作者: 刘仁义 周笑天 张丰 杜震洪
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 集合预报 混合模式 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 196-202,217
• 页数: 8页
• 分类号: P456
• 字数: 5825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2020.02.010

摘要

针对目前台风路径预报研究中存在的预报精度不高、预报时次高耦合等缺陷,提出了一种基于神经网络集合预报的台风路径预报优化模型.运用混合模式集合预报思想和反向传播的多层前馈训练机制,充分挖掘数据特征,解决了单集合预报的固化性问题和单神经网络预报模型的随机性问题,为现有台风数值预报方法和人工智能技术的结合提供了新思路.以2018年活动在西北太平洋、南海地区的台风为样本进行对比实验,结果表明,60 h内的预报精度均得到了提高,一定程度上反映了该模型的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜震洪	浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室	48	290	10.0	15.0
5	刘仁义	浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室	103	1708	24.0	38.0
7	张丰	浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室	74	551	13.0	20.0
11	周笑天	浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室	2	0	0.0	0.0