基于人工神经网络算法的渤海海风预报方法研究

论文摘要

基于2015—2017年常规海洋气象观测资料、天津中尺度天气预报模式（TJ-WRF）预报产品、EC数值预报及其集合预报产品,建立了渤海BP神经网络两级海风预报模型,该模型在大量历史样本的拟合训练基础上分别实现小风和大风与相关因子间的非线性映射,其结果有较高的预报准确率。一年的业务试用期间,该模型对各风级、各预报时效的预报能力基本稳定,预报误差较使用该释用技术前数值模式误差有所减小,72 h内风速平均绝对误差为1. 72 m·s-1;对灾害大风的预报准确率仍能保持较高水平,8级风风速平均绝对误差仅为1. 77 m·s-1。

论文目录

• 引言
• 1 资料与方法
•   1.1 建模资料
•   1.2人工神经网络算法
•   1.3变分算法
• 2 BP神经网络建模
•   2.1 BP神经网络模型因子选取
•   2.2 BP神经网络构建
•   2.3 BP神经网络拟合效果验证
• 3 应用检验
• 4 大风过程试报检验
• 5 结论与讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨晓君,张楠,陈宏,从靖,徐威

关键词: 数值预报统计释用,神经网络,两级海风预报模型,渤海

来源: 干旱气象 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学

单位: 天津市气象台

基金: 天津市应用基础与前沿技术研究计划(青年项目)(15JCQNJC07600),天津市应用基础与前沿技术研究计划(16JCYBJC21500),天津市气象局连续支持项目(201804lxxm01),环渤海区域科技协同创新基金项目(QYXM201603)共同资助

分类号: P456.7

页码: 146-152

总页数: 7

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