月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究

综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究。将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验。结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高。并且,通过对预报模型“过拟合”现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能。     

BP神经网络模型在重庆伏旱预测中的应用研究

采用气象要素定义伏旱指数，利用小波分析等方法分析重庆地区伏旱变化特征，最后采用BP神经网络模型对伏旱进行预测试验，结果表明，重庆伏旱变化具有明显的阶段性特征，而基于BP神经网络模型的伏旱预测模型预测效果良好，可以应用于实际预测。     

定性和定量长期预报模型的综合分析

根据相同的 50 0 h Pa和海温场预报因子 ,利用神经网络灵活可变的拓朴结构 ,分别构造了定性和定量的降水长期预报模型。并在同等条件下 ,建立了逐步回归预报方程。通过对比分析表明 ,这种定性和定量相结合的神经网络综合预报分析方法 ,是增强预报结果可靠性和稳定性的一种有效途径。该预报建模方法具有比较合理的分析依据 ,值得进一步探索、应用。     

钻探技术新进展

介绍了国外近几年钻探技术的某些新进展 ,主要包括自动控向钻进系统 ,电动柔杆钻进系统 ,全球定位系统在钻探中的应用以及模拟钻进系统在钻探教育中的应用     

基于误差准则和循环迭代的时移地震匹配滤波方法

分析了用于时移地震互均衡处理中的传统匹配滤波算法适用范围，结果表明该方法在滤波算子的反算子为最小相位时效果最好.对该方法难以解决的混合相位问题，推导出通用公式，并提出基于最小平方误差准则和循环迭代的求解方法.理论和实际数据都验证了该方法较已有方法的优越性.     

农田中辐射平衡特征的初步分析

研究农田中的辐射平衡特征,对揭示农田热状况、特别是温度状况的形成具有重要的意义。可是直至今日,由于观测方法以及农田观测条件的复杂性,国内外在这方面的研究是很不够的。1978年夏季,我们在山西交城广兴大队对几种主要农作物间断地进行了辐射平衡流动观测,并取得一些初步成果。观测所用仪器系国外引进的辐射平衡表和反射辐射表(澳大利亚产),使用前后经检定性能可靠。     

最优子集的神经网络预报建模研究

作者尝试用最优子集方法进行神经网络长期预报模型的建模方法研究。结果表明,在很多情况下,由于最优子集方法比逐步回归方法能选取更好的预报因子,因此所构造的神经网络预报模型具有更好的拟合和预报效果,这为神经网络在长期预报的应用研究提供了新的思路和方法。     

El Chichón火山的太阳辐射效应

利用1964—1983年冬季无云条件下的太阳辐射资料分析发现,1982年3月底至4月初,墨西哥El Chichón(厄·奇冲)火山爆发后,对到达地球表面的太阳直接辐射、散射辐射以及总辐射产生了显著和持续的影响。这种影响特征与近百年来的几次巨大火山爆发所引起的辐射效应是一致的,这主要是因为火山气溶胶对太阳辐射的强大反向散射和吸收作用,改变了大气透明度所造成的。     

小波网络方法用于时间序列分析中非线性模型的研究

把小波网络方法用于时间序列分析中非线性模型，利用小波网络的非线性逼近能力，构造一个非线性函数，并对温度资料进行处理，得到了较好的拟合效果。