小波分解与SOFM-BP网络结合的西太平洋副高数值预报产品优化技术
徐海斌1
张韧1
刘科峰2
王彦磊2
洪梅2
1.解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系,江苏,南京,211101;中国气象局广州热带海洋气象研究所,广东,广州,5100802.解放军理工大学气象学院海洋与空间环境系,江苏,南京,211101
摘要：基于1995～1997年夏季(5～8月)T106数值预报场资料,研究讨论了夏季西太平洋副热带高压面积指数的预报误差修正与预报优化问题.首先通过小波分解对预报目标进行频域分解和高频滤波,随后引入了人工神经网络BP模型与自组织特征映射网络(SOFM)相结合的方法,对副高指数的数值预报结果进行了预报优化与误差修正的训练建模.试验结果表明,所建模型能够较为客观、有效地修正副高指数的数值预报误差,优化和改进副高预报效果.
关键词：副热带高压预报优化神经网络小波分解
分类号：P426.62(气象基本要素、大气现象)
资助基金：国家自然科学基金(40375019)热带海洋气象科学研究基金开放课题(200609)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 265-270 )
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