基于人工神經網絡的臺風浪高快速計算方法

作者：周水華,洪曉,梁昌霞,江麗芳

摘要：采用2010-2017年南海5個浮標波高觀測資料和中國氣象局熱帶氣旋最佳路徑集中的熱帶氣旋參數,基于前饋型誤差反向傳播(Forward Feedback Back Propagation, FFBP)神經網絡(Artificial Neural Network, ANN)方法,分別建立了各浮標站的臺風浪高快速計算模型。研究顯示,基于熱帶氣旋中心坐標、中心最低氣壓、近中心最大風速、熱帶氣旋中心與浮標之間的距離和方位4個參數建立的神經網絡模型經反復訓練后,模型輸出結果可以很好地擬合觀測數據,各浮標有效波高計算值與觀測值的均方根誤差小于0.3m,平均相對誤差為5.78%~7.23%,相關系數大于0.9,屬高度相關。獨立測試結果顯示,"山竹"(國際編號:1822)影響期間有效波高最大值的神經網絡模型預報結果與觀測值基本吻合,相對誤差為–31.06%~0.98%,但計算的最大值出現時間和觀測情況不完全一致。該計算方法可應用于熱帶氣旋影響期間的有效波高最大值計算,因而在海洋工程領域和海洋預報領域具有應用前景。

發文機構：國家海洋局南海預報中心

關鍵詞：臺風浪高人工神經網絡模型權值熱帶氣旋參數快速計算tropical cyclone wave heightArtificial Neural Network Modelweighttropical cyclone parametersfast calculation

分類號： P731.33[天文地球—海洋科學]