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基于CCA-BP-BPNN释用模型的太平洋SST预报
被引量：
4
1
作者
周林
杨成荫
+1 位作者
王汉杰
赵苏璇
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
北大核心
2009年第4期391-396,共6页
为了有效提高预报精度,将一种基于神经网络并能综合有效利用全场信息的非线性释用技术应用到海洋SST预测上。通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表气象因子场与SST之间的大部分协方差关系,使气象因子与站点要素相关性大为提高,进而通过...
为了有效提高预报精度,将一种基于神经网络并能综合有效利用全场信息的非线性释用技术应用到海洋SST预测上。通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表气象因子场与SST之间的大部分协方差关系,使气象因子与站点要素相关性大为提高,进而通过神经网络技术(BPNN)建立非线性预报模型。利用该模型尝试对热带太平洋表层海温形势(ENSO)进行预报,并建立了该区域逐点海温的预报方案。试报结果表明,该方法对预测春季海温形势有较好的效果,有效预报时效可达1 a以上;对6 a的3月份热带太平洋表层海温预报,平均绝对误差为0.22°C。该方法为海洋SST统计预报提供了一个值得参考的途径。
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关键词
解释应用
海温
预测
enso
预测
典型相关
神经网络误差后传算法
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职称材料
题名
基于CCA-BP-BPNN释用模型的太平洋SST预报
被引量：
4
1
作者
周林
杨成荫
王汉杰
赵苏璇
机构
解放军理工大学气象学院
中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室
南京军区空军某部
出处
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
北大核心
2009年第4期391-396,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划资助项目(2006CB400505)
国家自然科学基金资助项目(40675040)
文摘
为了有效提高预报精度,将一种基于神经网络并能综合有效利用全场信息的非线性释用技术应用到海洋SST预测上。通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表气象因子场与SST之间的大部分协方差关系,使气象因子与站点要素相关性大为提高,进而通过神经网络技术(BPNN)建立非线性预报模型。利用该模型尝试对热带太平洋表层海温形势(ENSO)进行预报,并建立了该区域逐点海温的预报方案。试报结果表明,该方法对预测春季海温形势有较好的效果,有效预报时效可达1 a以上;对6 a的3月份热带太平洋表层海温预报,平均绝对误差为0.22°C。该方法为海洋SST统计预报提供了一个值得参考的途径。
关键词
解释应用
海温
预测
enso
预测
典型相关
神经网络误差后传算法
Keywords
interpretation
SST（sea surface temperature） prediction
enso
（EI Nino suthern oscillation）prediction
canonical correlation
BPNN （back-propagation neural network）
分类号
P732.5 [天文地球—海洋科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CCA-BP-BPNN释用模型的太平洋SST预报
周林
杨成荫
王汉杰
赵苏璇
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
北大核心
2009
4
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