基于混合模式集合预报的台风路径预报优化方法研究

发布时间：2020-12-14 21:09

　　台风是世界上最严重的气象灾害之一,直接或间接地影响、威胁我国人民的人身安全和财产安全。因此,提高台风路径预报水平并将预报方法与业务应用一体化对于健全我国台风防控机制、提升气象灾害预警能力有着重要的意义。目前的台风路径预报方法有气象学方法、动力学方法、统计学方法等,其中,集合预报是一种能够有效提升准确率的动力随机预报方法。目前的台风路径预报方法不够精确,集合预报优化研究不够充分,本文在集合预报思想研究的基础上,探索了神经网络的多元可扩融合模型,提出了一个高可用、细粒度并且适应台风预报时效性需求的台风路径智能预报汇聚方法,并以台风观测和预报成果智能化服务作为需求驱动,设计台风混合模式集合预报优化信息服务原型系统,实现了“模型-方法-应用”一体化高效服务体系。本文的主要研究内容如下:（1）以提高台风预报的精确度和时效性、充分优化集合预报方法为目标,基于站点优选策略和因子优选策略,设计了混合模式下的协同优化方法,实现了基于优选策略的多模协同优化;通过神经网络模型参数的更新和结构的改良,设计了神经网络优化训练模型,最终形成台风路径智能预报汇聚方法,创新了集合预报优化理论体系。（2）基于西北太平洋... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．２研究区域??

图１．３论文组织与章节安排??１２??

将合信号（即是神经元的总输入值）与神经元的限定阈值对比，再通过激活函数??产生输出（Ｍｃｃｕｌｌｏｃｈ?ａｎｄ?Ｐｉｔｔｓ，?１９４３）?〇??激活函数可以使用如图２．１所示的阶跃函数，当神经元兴奋时，对应“１”??值；当神经元抑制时，对应“０”值。??＾?ｓｇｎ（ａ：）??１????￣?｜〇?ＩＸ??Ｊ１，ｘ?彡?０；??Ｓｇｌ，｛ｘ）?＝?＼〇，?ｘ＜０．??图２．１阶跃函数图线??１６??

【参考文献】：
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本文编号：2917022