臺風(fēng)是世界上最嚴(yán)重的氣象災(zāi)害之一,直接或間接地影響、威脅我國人民的人身安全和財產(chǎn)安全。因此,提高臺風(fēng)路徑預(yù)報水平并將預(yù)報方法與業(yè)務(wù)應(yīng)用一體化對于健全我國臺風(fēng)防控機(jī)制、提升氣象災(zāi)害預(yù)警能力有著重要的意義。目前的臺風(fēng)路徑預(yù)報方法有氣象學(xué)方法、動力學(xué)方法、統(tǒng)計學(xué)方法等,其中,集合預(yù)報是一種能夠有效提升準(zhǔn)確率的動力隨機(jī)預(yù)報方法。目前的臺風(fēng)路徑預(yù)報方法不夠精確,集合預(yù)報優(yōu)化研究不夠充分,本文在集合預(yù)報思想研究的基礎(chǔ)上,探索了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元可擴(kuò)融合模型,提出了一個高可用、細(xì)粒度并且適應(yīng)臺風(fēng)預(yù)報時效性需求的臺風(fēng)路徑智能預(yù)報匯聚方法,并以臺風(fēng)觀測和預(yù)報成果智能化服務(wù)作為需求驅(qū)動,設(shè)計臺風(fēng)混合模式集合預(yù)報優(yōu)化信息服務(wù)原型系統(tǒng),實現(xiàn)了“模型-方法-應(yīng)用”一體化高效服務(wù)體系。本文的主要研究內(nèi)容如下:（1）以提高臺風(fēng)預(yù)報的精確度和時效性、充分優(yōu)化集合預(yù)報方法為目標(biāo),基于站點優(yōu)選策略和因子優(yōu)選策略,設(shè)計了混合模式下的協(xié)同優(yōu)化方法,實現(xiàn)了基于優(yōu)選策略的多模協(xié)同優(yōu)化;通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的更新和結(jié)構(gòu)的改良,設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化訓(xùn)練模型,最終形成臺風(fēng)路徑智能預(yù)報匯聚方法,創(chuàng)新了集合預(yù)報優(yōu)化理論體系。（2）基于西北太平洋... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２研究區(qū)域??

圖１．３論文組織與章節(jié)安排??１２??

將合信號（即是神經(jīng)元的總輸入值）與神經(jīng)元的限定閾值對比，再通過激活函數(shù)??產(chǎn)生輸出（Ｍｃｃｕｌｌｏｃｈ?ａｎｄ?Ｐｉｔｔｓ，?１９４３）?〇??激活函數(shù)可以使用如圖２．１所示的階躍函數(shù)，當(dāng)神經(jīng)元興奮時，對應(yīng)“１”??值；當(dāng)神經(jīng)元抑制時，對應(yīng)“０”值。??＾?ｓｇｎ（ａ：）??１????￣?｜〇?ＩＸ??Ｊ１，ｘ?彡?０；??Ｓｇｌ，｛ｘ）?＝?＼〇，?ｘ＜０．??圖２．１階躍函數(shù)圖線??１６??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]不同模式擾動方案在風(fēng)暴尺度集合預(yù)報中的對比試驗研究[J]. 劉暢,閔錦忠,馮宇軒,賁海榮,王世璋.  氣象學(xué)報. 2018(04)
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[4]2016年西北太平洋臺風(fēng)活動特征和預(yù)報難點分析[J]. 高拴柱,董林,許映龍,錢奇峰.  氣象. 2018(02)
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[6]基于集合預(yù)報和支持向量機(jī)的中期強(qiáng)降雨集成預(yù)報試驗[J]. 黃威,牛若蕓.  氣象. 2017(09)
[7]西北太平洋溫鹽多模式集合預(yù)報[J]. 田志光,吳寶勤.  海洋測繪. 2017(04)
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[9]AMSR2輻射率資料同化對臺風(fēng)“山神”分析和預(yù)報的影響研究[J]. 楊春,閔錦忠,劉志權(quán).  大氣科學(xué). 2017(02)
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本文編號：2917022