|
|||||
|
|
| 主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用 | |
| 引用本文： | 王耀领,胡邦辉,杨玉震,王学忠,徐志春. 主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用[J]. 气象科学, 2010, 30(2): 179-184 |
| 作者姓名： | 王耀领 胡邦辉 杨玉震 王学忠 徐志春 |
| 作者单位： | 1. 解放军理工大学,气象学院,南京,211101 2. 中国人民解放军61714部队,北京,100081 3. 中国人民解放军96215部队,广西柳州,546016 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 |
| 摘 要： | 为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。 |
| 关 键 词： | 热带气旋 强度预报 主分量分析 BP型神经网络 |
| 收稿时间： | 2008-09-01 |
A study of application of principal components analysis to objective prediction of northwest Pacific tropical cyclone intensity |
|
| Wang Yaoling,Hu Banghui,Yang Yuzhen,Wang Xuezhong and Xu Zhichun. A study of application of principal components analysis to objective prediction of northwest Pacific tropical cyclone intensity[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2010, 30(2): 179-184 | |
| Authors: | Wang Yaoling Hu Banghui Yang Yuzhen Wang Xuezhong Xu Zhichun |
| Affiliation: | Wang Yaoling1 Hu Banghui1 Yang Yuzhen2 Wang Xuezhong1 Xu Zhichun3(1 Institute of Meteorology,PLA University of Science , Technology,Nanjing 211101,China) (2 Troop 61714 PLA,Beijing 100081,China)(3 Troop 96215 PLA,Guangxi Liuzhou 546016,China) |
| Abstract: | In order to evaluate the potential efficiency of principal components analysis (PCA) in tropical cyclone (TC) intensity objective forecasting,based on NCEP reanalysis data,T106L19 model forecasting data and CMA historical tropical cyclone observation data,the PCA efficiency are investigated through multiple linear regression and back propagation (BP) neural network focusing on the northwestern Pacific Ocean TC intensity objective prediction technology. This research includes perfect prognostic theory guided... |
| Keywords: | Tropical cyclone Intensity forecast Principal components analysis BP neural network |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《气象科学》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《气象科学》下载全文 | |