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小波分解与SOFM-BP网络结合的西太平洋副高数值预报产品优化技术

         

摘要

基于1995~1997年夏季(5~8月)T106数值预报场资料,研究讨论了夏季西太平洋副热带高压面积指数的预报误差修正与预报优化问题.首先通过小波分解对预报目标进行频域分解和高频滤波,随后引入了人工神经网络BP模型与自组织特征映射网络(SOFM)相结合的方法,对副高指数的数值预报结果进行了预报优化与误差修正的训练建模.试验结果表明,所建模型能够较为客观、有效地修正副高指数的数值预报误差,优化和改进副高预报效果.

著录项

  • 来源
    《热带气象学报》 |2007年第3期|265-270|共6页
  • 作者单位

    解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系 江苏 南京 211101;

    中国气象局广州热带海洋气象研究所 广东 广州 510080;

    解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系 江苏 南京 211101;

    中国气象局广州热带海洋气象研究所 广东 广州 510080;

    解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系 江苏 南京 211101;

    解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系 江苏 南京 211101;

    解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系 江苏 南京 211101;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 液态降水(降雨);
  • 关键词

    副热带高压; 预报优化; 神经网络; 小波分解;

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