【摘 要】
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以BP人工神经网络可有效描述非线性问题的特性应用于短期风暴潮增水预报,利用风暴潮增水与各项影响因素的关系,建立厦门沿海的风暴潮增水预报的人工神经网络模型。该模型将以
【机 构】
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中国海洋大学海洋环境学院,国家海洋局厦门海洋预报台,厦门海洋环境监测站
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以BP人工神经网络可有效描述非线性问题的特性应用于短期风暴潮增水预报,利用风暴潮增水与各项影响因素的关系,建立厦门沿海的风暴潮增水预报的人工神经网络模型。该模型将以台风中心最低气压、最大风速,七级大风半径、台风中心距测站位置的距离和测站当地气压、当地风速、天文潮位及增水值、作为主要的输入因子,预测未来1 h、2 h、3 h及6 h风暴潮增水值。分别探讨厦门沿海的风暴潮増水在3种代表性热带气旋路径的影响下的模型应用情况,由预报结果的分析显示:该BP神经网络模型所预报的风暴潮增水较好的拟合了实际变化趋势,表明本模型对于厦门沿海风暴潮増水的预报具有相当不错的成效。
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