广西壮族自治区自然科学基金(2011GXNSFE018006)
- 作品数：13 被引量：109H指数：8
- 相关作者：林开平黄小燕丁红金龙史旭明更多>>
- 相关机构：广西气象局广西气象减灾研究所广西师范学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金广西壮族自治区科学研究与技术开发计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术农业科学环境科学与工程更多>>
- 自动站温度、雨量数据的质量控制方法和应用研究被引量：19
- 2014年
- 针对南宁市自动站布设的特点,结合多年来在自动站温度、雨量监测和数据传输所遇到的问题,分析了影响自动站数据质量的原因;在总结以往自动站数据质量控制方面的成功经验和借鉴近年的研究成果的基础上,提出了利用统计检验、极值检验,时间一致性、空间一致性和内部一致性检验等对南宁市自动站温度、雨量数据的质量进行控制方法,为防灾减灾天气预报和气象服务提供及时、准确的自动站资料。
- 蒙炤臻林奕桐李仕强张家安
- 关键词：自动站温度雨量
- 基于局部线性嵌入的人工智能台风强度集合预报模型被引量：9
- 2014年
- 利用局部线性嵌入算法通过学习挖掘高维数据集的内在几何结构,高效地实现维数约简和特征提取的能力,论文以2001—2012年共12年6—9月西北太平洋海域内生成的台风样本为基础,将气候持续因子作为台风强度的基本预报因子,采用局部线性嵌入的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的粒子群算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风强度预报模型的建模研究。在建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行预报试验。试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月24 h台风强度预报中,平均绝对误差分别下降了23.34%、24.46%、19.41%和27.45%,4个月的平均绝对误差下降了23.10%;48 h台风强度预报中,6—9月平均绝对误差分别下降了44.82%、16.73%、0.89%和49.26%,4个月的平均绝对误差下降了25.54%。进一步研究发现,在变动局部线性嵌入算法忌近邻个数的情况下,建立的台风强度集合预报模型,其预报结果稳定可靠,相对于气候持续法均为正的预报技巧水平,为台风强度客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。
- 黄颖金龙黄小燕史旭明金健
- 关键词：局部线性嵌入台风强度
- 卫星云图的遗传神经网络集合预测模型研究被引量：5
- 2011年
- 针对目前缺乏卫星云图非线性预测技术理论方法问题，采用类似于数值预报模式的集合预报方法，构建了一种遗传神经网络的卫星云图非线性滚动预测模型。通过对每间隔3小时的红外卫星云图样本序列作自然正交展开，将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑降水云系的发展变化，主要是受到云团环境物理量场的影响，利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子，并采用系统降维计算处理方法，分别建立相应的时间系数遗传神经网络集合预报模型。将预报得出的各时间系数与空间向量合成，得出未来时刻的卫星云图预报图。预报试验结果表明，这种非线性预报模型可以较好地预报未来20～30小时的强降水云团发展、移动的主要特征和变化趋势。实况云图与预测云图的平均相关系数达到O．78。
- 金龙黄颖何如
- 关键词：遗传算法卫星云图神经网络非线性
- 基于Landsat8_OLI数据的甘蔗种植面积监测被引量：17
- 2015年
- 【目的】探索Landsat8_OLI数据对甘蔗种植面积遥感监测的效果,为县域尺度甘蔗产区甘蔗种植面积进行有效追踪和监测提供参考。【方法】以云南省耿马县为例,以Landsat8_OLI为数据源,基于甘蔗的光谱特征,采用非监督分类、监督分类及NDVI剔除法相结合的方法将其他地类剔除,提取甘蔗种植区域。【结果】经精度验证,Landsat8_OLI数据对云南省耿马县甘蔗种植面积遥感监测总体精度为86.36%,Kappa系数为0.7177,生产者精度和用户精度分别为86.83%和90.19%,可满足农业生产的实际需求。【结论】基于Landsat8_OLI数据及光谱和植被指数特征采用非监督分类、监督分类及NDVI剔除法相结合的方法,可准确提取甘蔗种植区域,为综合利用多源数据对甘蔗种植遥感监测奠定基础。
- 陈刘凤林开平胡宝清李嘉洁宁文怡
- 关键词：甘蔗种植面积遥感监测
- 桂东北一次典型暴雨过程分析
- 利用常规观测资料、广西自动站雨量资料以及雷达探测资料等,对2015年5月180日桂东北一次典型暴雨过程进行分析。结果表明:(1)高空槽东移、低层低涡切变和地面冷空气南下是此次强降水过程的主要影响系统。(2)桂东北较为深厚...
- 陈刘凤叶骏菲林开平孙红梅覃月凤
- 关键词：暴雨环流形势地形桂东北
- 文献传递
- 低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型被引量：17
- 2015年
- 利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型(PSONN—EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。
- 陆虹翟盘茂覃卫坚金龙谢敏钱晰赵华生
- 关键词：粒子群算法神经网络持续性低温雨雪
- 基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报方法研究被引量：2
- 2015年
- 以重点水力发电厂和大中型水库为主要考量,并兼顾地形地貌和中小河流的分布特征,将广西划分为23个电网流域,研究了基于非线性的神经网络电网流域面雨量预报方法。以5-6月龙滩近库区、龙江流域等6个电网流域为例,利用遗传算法优化BP神经网络的连接权和网络结构,建立了各电网流域的遗传-神经网络电网流域面雨量预报模型。对独立样本的预报结果表明,基于遗传-神经网络的电网流域面雨量预报模型的预报能力要优于传统的逐步回归预报模型,也明显优于日本、德国数值模式预报产品所换算成的电网流域面雨量预报,并与气象部门同期制作的综合面雨量预报产品能力相当,因而,遗传-神经网络面雨量集合预报模型有较好的业务应用前景。
- 覃武林开平黄颖李勇钟利华罗小莉
- 关键词：遗传算法人工神经网络面雨量
- 南海热带气旋大风的遗传-神经网络集合预报被引量：8
- 2014年
- 利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究。分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1。另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考。
- 董彦林开平黄小燕
- 关键词：南海热带气旋大风预报
- 桂东北一次典型暴雨过程分析被引量：12
- 2016年
- 利用常规观测资料、广西自动站雨量资料以及雷达探测资料等，对2015年5月18，20日桂东北一次典型暴雨过程进行分析。结果表明：（1）高空槽东移、低层低涡切变和地面冷空气南下是此次强降水过程的主要影响系统。（2）桂东北较为深厚的湿层和弱风切的局地环境，适当的不稳定条件等，提供了重要的上干下湿的层结条件。（3）桂东北北高南低的迎风坡地形也是引发此次暴雨的另一个因素，气流的有效辐合更是有利于强降水的发生。
- 陈刘凤叶骏菲林开平孙红梅覃月凤
- 关键词：暴雨环流形势地形桂东北
- BP神经网络在柳江径流预测中的应用被引量：4
- 2013年
- 径流水位预测是进行洪水监测的重要手段,对于包含详尽信息的广西柳江日径流水位时间序列,采用基于BP神经网络模型进行预报可取得较好效果.如LMBPDH模型采用双隐含层BP网络能加强预测模型输入输出的非线性映射能力,采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行训练则能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能,同时采用实验法确定模型的其他参数使模型获取最佳预报性能.在对柳江近10年日平均水位的预测中,将LMBPDH模型与单隐含层BP神经网络、LM算法以及带适应学习率和动量因子的梯度递减法算法等组合构成的BP神经网络模型,以及遗传算法进化的神经网络模型比较,LMBPDH模型预报稳定性、预报准确率最佳.
- 丁红吴德敏荣杰
- 关键词：时间序列BP神经网络
