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支持向量機與卡爾曼濾波集合的西太平洋副熱帶高壓數(shù)值預報誤差修正
基于T106數(shù)值預報產(chǎn)品資料,提出了支持向量機和卡爾曼濾波相結(jié)合的方法來進行夏季西太平洋副熱帶高壓數(shù)值預報的誤差修正與預報優(yōu)化.首先采用支持向量機方法建立了西太平洋副熱帶高壓面積指數(shù)的誤差修正模型.基于支持向量機預報優(yōu)化模型盡管有比較好的擬合精度和預報效果,但與實際副熱帶高壓指數(shù)尚有一定的差異.究其原因,除預報對象(副熱帶高壓)本身比較復雜、模型優(yōu)化因子不夠充分以及數(shù)值預報誤差自身的隨機性以外,優(yōu)化模型的輸入、輸出基本上是一個靜態(tài)映射結(jié)構,因此前一時刻的預測誤差難以得到有效的反饋、調(diào)整和修正.為考慮前一時刻預報誤差的反饋信息,動態(tài)跟蹤副高的變化趨勢,隨后引入卡爾曼濾波方法建立支持向量機-卡爾曼濾波模型,對支持向量機模型的輸出結(jié)果作進一步的調(diào)整和優(yōu)化.試驗結(jié)果表明,該方法模型的預報優(yōu)化效果優(yōu)于T106數(shù)值預報產(chǎn)品以及單純的神經(jīng)網(wǎng)絡修正模型和卡爾曼濾波修正模型的優(yōu)化效果,能夠較為客觀、有效地修正西太平洋副熱帶高壓指數(shù)的數(shù)值預報誤差,改進和優(yōu)化西太平洋副熱帶高壓的數(shù)值預報效果.該方法為副熱帶高壓等復雜天氣系統(tǒng)和要素場預報提供了一種新的思路,表現(xiàn)出較好的應用前景.
作 者： 劉科峰 張韌 徐海斌 閔錦忠 朱偉軍 Liu Kefeng Zhang Ren Xu Haibin Min Jinzhon Zhu Weijun 作者單位： 劉科峰,張韌,Liu Kefeng,Zhang Ren(解放軍理工大學氣象學院海洋與空間環(huán)境系,南京,211101;南京信息工程大學江蘇省氣象災害重點實驗室,南京,210044)徐海斌,Xu Haibin(解放軍理工大學氣象學院海洋與空間環(huán)境系,南京,211101)
閔錦忠,朱偉軍,Min Jinzhon,Zhu Weijun(南京信息工程大學江蘇省氣象災害重點實驗室,南京,210044)
刊 名： 氣象學報 ISTIC PKU 英文刊名： ACTA METEOROLOGICA SINICA 年，卷(期)： 2007 65(3) 分類號： P4 關鍵詞： T106數(shù)值預報 副熱帶高壓 支持向量機 卡爾曼濾波【支持向量機與卡爾曼濾波的西太平洋副熱帶高壓數(shù)值預報誤差修正】相關文章：
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