人工智能技术的热带气旋预报综述(之一)——BP神经网络和集成方法的热带气旋预报研究和业务应用

• 作者: 姚才 赵华生 金龙 黄小燕 黄颖
• 来源期刊: 气象研究与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工智能 热带气旋 神经网络 预报建模
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: P456
• 字数: 6737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19849/j.cnki.CN45-1356/P.2020.2.01

摘要

热带气旋路径和强度的客观定量预报是当前热带气旋预报研究和业务预报工作中的重点和难点.简要介绍了有关热带气旋业务预报技术的研究现状,综述了人工智能神经网络技术方法中最广泛使用的BP神经网络模型、进化计算遗传算法—神经网络的热带气旋路径、强度集成预报方法,以及近十多年来,这些方法在实际业务预报中与国内外主要数值预报模式及其他客观预报方法预报性能的对比分析,指出了人工智能神经网络和遗传神经网络集成预报方法等在热带气旋强度、路径预报中的优势和不足,并提出了未来更深入研究需要关注的重点关键问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄颖		72	427	11.0	15.0
2	姚才		5	28	2.0	5.0
3	金龙		14	226	8.0	14.0
4	黄小燕		22	50	4.0	6.0
5	赵华生		4	22	3.0	4.0