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文檔簡介
1、分類號:T P 3 1 1密級:( 秘密、機密、絕密)學(xué)校代碼:1 0 0 5 7研究生學(xué)號:1 1 8 3 4 0 1 2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模式天氣集成預(yù)報研究R e s e a r c ho f M u l t i - m o d e l I n t e g r a t i o n W e a t h e r F o r e c a s t b a s e d o nN e u r a l N e t w o r k專業(yè)名稱:計算機應(yīng)
2、用技術(shù)指導(dǎo)教師姓名:熊聰聰教授研究生姓名:潘璇申請學(xué)位級別:工學(xué)碩士論文提交日期:2 0 1 4 年3 月論文課題來源:合作項目學(xué)位授予單位:天津科技大學(xué)摘要天氣預(yù)報是人們安排出行計劃的重要參考依據(jù),也是城市以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)針對惡劣性氣候進(jìn)行防災(zāi)減災(zāi)的重要保障。隨著現(xiàn)代氣象科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,氣象預(yù)報在準(zhǔn)確性和高效性方面著更為嚴(yán)格的要求,其中集成天氣預(yù)報技術(shù)成為現(xiàn)代天氣預(yù)報技術(shù)研究的重點和熱點問題。集成預(yù)報是一種用數(shù)學(xué)模型將多種相互獨立的單模式預(yù)報
3、產(chǎn)品進(jìn)行整合與分析,最終得到更為理想、統(tǒng)一的預(yù)報結(jié)論的技術(shù)。目前,關(guān)于中短期集成預(yù)報的研究還不是很多。本課題的研究目的在于,建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成預(yù)報模型,以此為基礎(chǔ)開發(fā)多站點精細(xì)化天氣預(yù)報業(yè)務(wù)軟件,提供定點、定時、定量集成預(yù)報數(shù)據(jù),減小數(shù)值模式和預(yù)報員主觀決策所帶來的預(yù)報誤差。目前,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成預(yù)報大多采用B P 網(wǎng)絡(luò),這種方法存在學(xué)習(xí)速度較慢、訓(xùn)練過程容易陷于局部最小的問題。所以選取學(xué)習(xí)速度快、收斂性好、實時性強的徑向
4、基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理集成預(yù)報問題作為有著很大的優(yōu)勢。本文采用新的集成預(yù)報路線,將低級單模式數(shù)值預(yù)報作為網(wǎng)絡(luò)輸入層,經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)輸出統(tǒng)一高級集成預(yù)報結(jié)果,以此為目標(biāo)來設(shè)計集成預(yù)報模型。本文主要工作有:首先針對天津觀測站點的數(shù)值模式預(yù)報數(shù)據(jù)特點,篩選出可靠的集成預(yù)報成員,創(chuàng)建精細(xì)化氣溫訂正方法來處理錯誤數(shù)據(jù);然后在徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上建立了新型氣溫集成預(yù)報模型;同時開發(fā)多模式氣溫集成預(yù)報系統(tǒng),實現(xiàn)天津的2 3 2 個城市以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)站點的逐六小時
5、、最高溫和最低溫的客觀集成預(yù)報業(yè)務(wù)。系統(tǒng)實現(xiàn)了模式數(shù)據(jù)的自動集成、手動集成和分類查詢等功能。從預(yù)報的結(jié)果的分析中可以看出,基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成預(yù)報方法在預(yù)報誤差和站點預(yù)報準(zhǔn)確率上,均好于每個參與集成的單模式預(yù)報成員;在算法的執(zhí)行時間的比較中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行時間比粒子群算法以及遺傳算法要快許多。因此,該系統(tǒng)是一款在穩(wěn)定性、準(zhǔn)確率和時間效率上都具備一定的優(yōu)勢的集成預(yù)報軟件,在氣象業(yè)務(wù)中具有好的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞:集成預(yù)報;多模式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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