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style="FONT-FAMILY: 宋體"><B><FONT color=#800000><IMG height=15
src="中國氣象科技信息網.files/ball.gif" width=14 border=0> 熱帶氣旋路徑人工神經網絡預報方法
</FONT></B>蔣樂貽 梁旭東（上海臺風研究所，上海，200030）劉還珠<BR>(國家氣象中心, 北京, 100081)<BR><BR>摘
要<BR>一 引
言<BR><BR>人工神經網絡是由大量簡單元件廣泛相互連接而成的復雜網絡系統,它是在現代神經科學成果的基礎上提出的，反映了人腦功能的若干基本特征，但并非神經系統的逼真描寫，而只是一種抽象的數學模型。<BR>人工神經網絡其實質是一門非線性科學，它具有并行處理、容錯性、
自學習功能，有別于傳統方法，已在模式識別、自動化控制等領域取得了很好的效果。在天氣預報業務中也開始進行人工神經網絡預報方法的研究。<BR>隨著數值預報的進展,
應用數值預報產品是提高預報精度的途徑,本文嘗試在熱帶氣旋路徑預報中應用人工神經網絡方法同時,
利用計算機識別方法,識別歐洲中期數值預報中心（以下簡稱歐洲中心）24小時和48小時500 hPa
預報場上天氣系統特征作為預報因子,這樣在人工神經網絡預報方法中考慮了數值預報和傳統預報經驗，有助于熱帶氣旋路徑預報的精度提高。<BR><BR>二
建立熱帶氣旋路徑預報的神經網絡模型<BR><BR>選擇BP
神經網絡模型,該網絡是當前應用最廣泛的一種神經網絡,它結構簡單,具有通用性,隱層數設為1,隱層結點數設為6(H=6),
根據完全預報法思路和預報經驗, 選擇與地面熱帶氣旋中心位置相關高的7個同時刻500hPa上天氣系統特征預報因子：熱帶氣旋中心位置的緯度和經度
，副熱帶高壓中心位置的緯度和經度，槽底達35 (N
以南的西風槽，副高面積指數，副高脊線與140(E有否交點。另外加上前24小時地面熱帶氣旋中心位置的緯度和經度兩個預報因子,共有9
個因子(N=9)。以1980-1991年20-40(N，135 (E以西范圍內154個熱帶氣旋個例為樣本(K=154),
輸出層結點為<BR>*資助課題:并行計算在氣象中的應用<BR>2(L=2)，輸出即為熱帶氣旋地面中心位置的緯度和經度。運行天氣系統識別軟件[3]獲取154樣本的<BR>500hPa天氣系統特征,建立訓練BP神經網絡的文件。<BR>訓練BP神經網絡步驟為:<BR>1，
隨機選取初始權值。<BR>2, 選取第k個樣本的各因子值加到輸入層。<BR>3，計算隱層結點的輸出
和輸出層結點的輸出。<BR>4，計算輸出層結點的誤差值，<BR>為樣本的實況，即k樣本實際的熱帶氣旋地面中心位置的緯度和經度，為輸出層的輸出,即經網絡輸出的該樣本的熱帶氣旋地面中心位置的緯度和經度。<BR>5，
計算前面隱層每個結點的誤差值。<BR>6， 利用隱層結點和輸出層結點的聯接權重修正量 和, 修正所有聯接權重,訓練速率系數。<BR>7,
為輸入下一樣本重復以上2-6步驟。 <BR>154個樣本輸完作為一輪訓練，待完成若于輪訓練之后，計算總體誤差達到極小時，即可結束訓練。認為該網絡具有了對154個樣本記憶能力。把154個樣本的因子資料輸入訓練好的網絡得到熱帶氣旋位置與實況位置相比,平均誤差為
132.6km。<BR><BR>三 業務應用<BR><BR>在實際業務預報時,
首先用歐洲中心的500hPa高度場24、48小時預報值和球坐標下的地轉公式（因沒有歐洲中心的500hPa風場預報值）得到識別所需的500hPa
U，V場的24、48小時預報值，然后用HQI 天氣系統識別軟件識別500hPa
24、48小時預報場上天氣系統特征，與當時熱帶氣旋中心實況位置的緯度和經度組成神經網絡預報所需的9個因子的文件，輸入到上述訓練好的神經網絡，獲得熱帶氣旋未來24、48小時的預報位置。 <BR>1999年對熱帶氣旋路徑進行了試報,共進行了15
次24小時熱帶氣旋路徑預報，預報位置平均誤差為146.4km, 13 次48小時熱帶氣旋路徑預報, 預報位置平均誤差為245.8
km。<BR><BR>四
討論<BR><BR>由于人工神經網絡方法是處理非線性問題，對樣本不要求獨立或遵守正態分布，能把所有樣本的情況包括進來,還具有較強的容錯能力，與以往的預報方法不同，因此工作有一定的意義。但它也有不足的方面，常常收斂較慢，訓練化費時間多,不能像一般統計方法及專家系統那樣，可以明確地表達出輸出與輸入之間的關系，由于網絡結構復雜，因果轉換關系像是“暗箱”，使讀者無法了解。另外象其他氣象預報統計方法一樣是從歷史氣象要素資料獲得規律，存在“似合好，預報差”的現象。<BR>人工神經網絡在氣象預報的應用還是初步的，還有大量問題有待研究，且有它的適用范圍。人工神經網絡在處理圖像識別問題取得可喜效果
，可是氣象預報問題十分復雜，氣象要素是處于不斷變化狀態中，涉及到的信息量十分巨大,現在計算機條件限止了人工神經網絡不可能對氣象預報對象所有的信息進行訓練，其長處還不能完全顯示。目前只能依靠專家提取有關少量因子進行訓練，因此提取有關因子成為人工神經網絡氣象預報方法的關鍵，而常規用線性相關提取因子的方法是否適合還需探討。<BR>本文的熱帶氣旋路徑預報因子為歐洲中心24小時和48小時500
hPa 預報場上天氣系統特征所組成，考慮了500 hPa
環境場的影響,吸收了傳統預報方法和數值預報各自長處,在預報試驗中證明其可行性,且48小時預報誤差偏小,其實質是用人工神經網絡對數值預報產品的釋用。<BR>注：資助課題為并行計算在氣象中的應用<BR><BR>AN
ARTIFICAL NEURAL NETWORK <BR>FORECASTING METHOD ABOUT TYPHOON
TRACK<BR><BR>Jiang Leyi Liang Xudong <BR>(Shanghai Typhoon
Institute,Shanghai,200030)<BR>Liu Huanzhu<BR>(National Meteorological
Center,Beijing,100081)<BR>Abstract<BR>Based on the prediction factors of
typhoon track which are the synoptic system features of high and low
centers,trough and subtropical high ridge lines,etc.recognized on the
products of ECMWFwith computer,an artifical neural network forecasting
method about typhoon track is developed.During 1999,the experiments are
performed and results show that the method can be used in typhoon track
prediction . <BR>1<BR><BR><BR>1<B><FONT
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