基于BP神经网络技术的西北太平洋热带气旋年频数预测

被引：10

作者：

尹宜舟 ^{[1
,2
]}

罗勇 ^{[2
]}

GEMMER Marco ^{[2
]}

曾小凡 ^{[3
]}

李修仓 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学院大气物理研究所

[2] 中国气象局国家气候中心

[3] 中国科学院南京地理与湖泊研究所

来源：

热带气象学报 | 2010年 / 26卷 / 05期

关键词：

短期气候预测; 热带气旋; 年频数; BP神经网络; 预测模式;

D O I：

暂无

中图分类号：

P444 [热带气象];

学科分类号：

摘要：

利用NCEP月平均的500 hPa高度场和海表温度场分析资料、中国气象局台风年鉴(1949—1988年)和热带气旋年鉴(1989—2008年)资料,采用BP(神经网络模式)对发生在西北太平洋上的热带气旋年频数进行预测。对隐层节点数进行普查,采用试错法,并综合考虑模式精度及迭代次数,得到了相对较优的神经网络预测模式。利用选用的模式来预测热带气旋年频数,给出了具体的预测值及具有范围的预测值,8年独立样本检验结果表明有6/8的预测值处于或接近相应的预测范围内。

引用

页码：614 / 619

页数：6

共 20 条

[1] 基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型 [J].