基于核主成分的神经网络集合预报建模研究

研究台风预报建模,对提高准确性有重大意义。针对台风强度的非线性、时变性特点,采用神经网络与遗传算法相结合的方法建立一种新的台风强度客观预报模型。在预报模型的输入计算上,考虑台风强度前期预报因子数较多以及因子的非线性性质,先用逐步回归筛选出预报因子,再采用核主成分分析方法在被剔除的因子中提取包含了原数据较多信息的两个核主成分与用逐步回归选入的因子一起作为预报模型的输入数据。以南中国海海域1980-2008年6、7、8、9月各个月的台风强度为预报研究的对象,分别进行仿真试验,试验结果表明,神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,且预报效果较好,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的逐步回归预报方法的结果。