低纬度地区局地暴雨的神经网络预报方法研究     

梁钟清  金龙  巩远发 《热带气象学报》2009,25(4)

以南宁市所辖8个站暴雨集中的6-8月逐日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.通过运用动力相似法,结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别,然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算,求出与降水量序列相关较好的预报因子,并对这些因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子,建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型.利用该预报模型,对2006年6-8月的逐日暴雨预报试验结果表明,该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力.  相似文献   

STUDY ON THE METEOROLOGICAL PREDICTION MODEL USING THE LEARNING ALGORITHM OF NEURAL ENSEMBLE BASED ON PSO ALGORITHMS   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴建生  金龙 《热带气象学报(英文版)》2009,15(1):83-88

Because of the difficulty in deciding on the structure of BP neural network in operational meteorological application and the tendency for the network to transform to an issue of local solution, a hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm based on Artificial Neural Network (PSO-BP) model is proposed for monthly mean rainfall of the whole area of Guangxi. It combines Particle Swarm Optimization (PSO) with BP, that is, the number of hidden nodes and connection weights are optimized by the implementation of PSO operation. The method produces a better network architecture and initial connection weights, trains the traditional backward propagation again by training samples. The ensemble strategy is carried out for the linear programming to calculate the best weights based on the “east sum of the error absolute value” as the optimal rule. The weighted coefficient of each ensemble individual is obtained. The results show that the method can effectively improve learning and generalization ability of the neural network.  相似文献   

超饱和含水率和温度对冻结砂土强度的影响   总被引：1，自引：0，他引：1  

赖远明  张耀  张淑娟  金龙  常小晓 《岩土力学》2009,30(12):3665-3670

以青藏铁路沿线的冻结砂土为研究对象,结合铁路沿线地温和含水率的分布特征,进行了温度为-0.5～-6.0℃,含水率为30%～80%（超饱和）条件下的三轴抗压强度试验,分析了不同温度下砂土强度随含水率的变化特征以及同一含水率下砂土强度对温度的依赖性。并根据不同温度下砂土强度随法向应力的变化规律,给出了相应的冻土强度屈服准则。  相似文献   

基于局部线性嵌入的人工智能台风强度集合预报模型   总被引：3，自引：2，他引：1  

黄颖  金龙  黄小燕  史旭明  金健 《气象》2014,40(7):806-815

利用局部线性嵌入算法通过学习挖掘高维数据集的内在几何结构,高效地实现维数约简和特征提取的能力,论文以2001—2012年共12年6—9月西北太平洋海域内生成的台风样本为基础,将气候持续因子作为台风强度的基本预报因子,采用局部线性嵌入的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的粒子群算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风强度预报模型的建模研究。在建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行预报试验。试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月24 h台风强度预报中,平均绝对误差分别下降了23.34%、24.46%、19.41%和27.45%,4个月的平均绝对误差下降了23.10%;48 h台风强度预报中,6—9月平均绝对误差分别下降了44.82%、16.73%、0.89%和49.26%,4个月的平均绝对误差下降了25.54%。进一步研究发现,在变动局部线性嵌入算法忌近邻个数的情况下,建立的台风强度集合预报模型,其预报结果稳定可靠,相对于气候持续法均为正的预报技巧水平,为台风强度客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。  相似文献   

基于奇异值分解的时移地震互均衡方法   总被引：8，自引：6，他引：2       下载免费PDF全文

金龙  陈小宏  刘其成 《地球物理学进展》2005,20(2):294-297

针对时移地震互均衡处理中的传统匹配滤波算法抗噪能力弱的特点,重新推导匹配滤波方程,引入奇异值分解方法求解,克服系数矩阵的奇异性,同时减少噪声的影响.模拟数据和实际数据都验证了基于奇异值分解匹配滤波较传统匹配滤波算法有更好的抗噪能力.  相似文献   

基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究     

黄颖  金龙  陆虹  黄翠银  周秀华 《大气科学》2019,43(6):1424-1440

论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。  相似文献   

1951-2013年格尔木及周边地区日照时数气候变化特征分析_*     

郭晓宁  杨延华  李海凤  哈金龙 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2015,9(6):62-67

利用柴达木盆地格尔木站及周边9个气象站近60a逐月、年日照时数、气温、云量、降水、相对湿度资料以及1951~2013年西太平洋副高面积指数资料,通过统计学方法、突变检验、小波分析等方法,对格尔木日照时数的气候变化特征进行了分析。结果表明：近60a来格尔木日照时数变化总体呈下降趋势,春季变化较平稳,夏、秋、冬三季呈明显的减少趋势。月日照时数5月最多、2月最少。年代际变化上世纪50年代和60年代较为平稳,70年代突然下降,80年代又有所增加,90年代比80年代略有减少。到了本世纪头十年,平均日照时数急剧减少。日照时数具有明显的5年和7年短周期,日照时数在2006年出现突变。从研究结果来看,自然因子大气环流、气温、总云量、低云量、相对湿度等因素是格尔木及周边地区日照时数变化的主要影响因子,人工增雨为主的人类活动和三江源地区生态保护工程的实施对格尔木及周边地区日照时数也可能是影响因子,但这还有待进一步研究证实。  相似文献   

大气垂直运动对雷达估测降水的影响   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

阮征  李淘  金龙  李丰  葛润生 《应用气象学报》2017,28(2):200-208

运用雷达反射率因子（Z）与降水强度（R）之间的关系定量估测降水,降水云体中的大气垂直运动（w_a）不可忽视。PARSIVEL激光雨滴谱仪（简称PARSIVEL）在获取雨滴粒径分布的同时可以从测量的雨滴下降速度分布中提取w_a,用于分析PARSIVEL高度上的大气垂直运动对雷达Z估测降水强度影响。使用2014年5-6月华南季风降水观测试验期间广东阳江5次层状云、6次对流性降水过程中PARSIVEL数据分析大气垂直运动对定量估测降水影响,w_a对层状云和对流云降水强度影响范围分别为-0.18~1.05 mm·h-1和-5.44~24.81 mm·h-1,相对影响值分别为-13.61%~13.99%,-38.59%~25.92%。静止大气条件下,雷达估算降水Z-R关系式中系数A,b引起的层状云和对流云降水估测偏差平均分别为10.9%和25.5%。真实大气中雷达估测降水的偏差平均情况是层状云降水由于w_a的对消作用降低为9.2%,对流云降水则增加到51.2%。对流性降水中大气垂直运动对雷达估测降水的影响较大。  相似文献   

时移地震非线性反演压力与饱和度变化研究   总被引：2，自引：4，他引：2       下载免费PDF全文

陈小宏  赵伟  马继涛  金龙  李景叶 《地球物理学进展》2006,21(3):830-836

在现有研究基础上提出基于岩石物理模型和混合优化算法的时移地震反演压力、饱和度变化方法.介绍了混合优化算法原理和适用于疏松砂岩的岩石物理模型，建立了非线性反演油藏参数变化的流程.将本方法用于某油田实际数据标定的疏松砂岩岩石物理模型，分析三组地震属性组合与油藏参数的敏感性并进行油藏参数非线性反演，结果表明敏感性不同的三组地震属性组合均能得到正确结果，表明了方法的稳定性与有效性.油藏参数反演结果整体误差小，证明非线性反演方法不受油藏参数变化范围的影响，优于线性化反演方法.  相似文献   

一种基于特征的人工神经网络数字识别系统模型     

金健  林宗桂  金龙 《南京气象学院学报》2004,27(6):828-835

在进行神经网络方法的数字图像识别研究时，针对数字图像的复杂性、神经网络输入数据量巨大和学习收敛速度慢的情况，提出了基于特征的神经网络数字识别方法。设计提取了13个结构特征以组成一个13维的超空间，对13维的超平面空间的整个识别过程采用了神经网络聚类方法(其中聚类数为10)，并利用数学软件MATLAB强大的矩阵运算能力和C语言高效的代码实现了数字识别系统模型。实验结果表明，在特征差异不十分明显的情况下，识别时间和识别率仍令人满意。  相似文献