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基于灰色预测和Chan-Vese模型的台风中心定位被引量：1: 2012年; 台风是最严重的自然灾害之一,是一个具有巨大破坏力的天气系统。为了减少台风所带来的损失,实时精确地确定台风中心位置是一项十分重要的工作,这也为台风的跟踪与定强等分析提供了重要信息。对国内外台风中心定位现状进行了研究,基于红外序列图像,分别对有眼台风和无眼台风进行定位,提出了基于灰色预测和Chan-Vese模型的台风定位方案。灰色预测用于预测下一时刻台风的初始位置;通过Chan-Vese模型得到台风中心附近的眼墙,然后进行圆拟合即可得到台风中心。除此之外,一些模式识别和图像处理的方法在有眼台风定位中得到了较好的应用。利用气象卫星MTSAT红外1通道图像对2007年台风"圣帕"序列图像进行测试,并将结果分别与中央气象台及日本气象厅的最优路径进行对比,经、纬度误差在0.18°以内。; 乔文峰李元祥许映龙胡琦; 关键词：CHAN-VESE模型模式识别

基于多普勒激光雷达的风场预测被引量：8: 2012年; 采用灰色理论、BP神经网络、布朗三次指数平滑算法来对雷达风场预测进行研究。利用香港国际机场激光雷达数据对风场PPI扫描风速进行预测,得到了预测时刻机场区域整个风场的概况,让飞行员能提前了解机场区域内未来一段时间的风场环境;使用下滑道扫描数据对飞机在下滑道附近的迎头风进行预测,从而更精确地预测飞机在起飞和降落过程中将会遇到的风场波动,使飞行员能够在风切变探测系统告警之前,增加飞行员进行反应和相关准备的时间。对实验结果的统计分析表明:布朗三次指数平滑预测在延长预测时间时,预测精度随时间的增加而下降的趋势较明显;灰色预测和BP网络预测在风场变化很大的情况和延长预测时间时,仍能在一定程度上保证预测精度;灰色预测较BP网络预测效果稍好。; 胡琦李元祥宋金泽褚宏莉; 关键词：多普勒激光雷达灰色预测 BP神经网络

ARMA模型参数估计的GW-LS两段算法: 2010年; 提出了新的GW-LS两段算法,很好地改善了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的性能。首先摈弃传统的拟合到AR模型的思考方法,而是基于ARMA模型的相关函数用Gevers-Wouters(GW)算法对ARMA模型拟合到高阶滑动平均(MA)模型;然后在拟合的MA模型参数基础上,用最小二乘(LS)算法求解一个不相容的线性方程组,从而估计出ARMA模型参数。最终的仿真实例说明了本算法较高精度、较快速度的收敛特性。; 马进周国标李元祥; 关键词：系统辨识参数估计 ARMA模型

基于SOM聚类的台风云型模式发现被引量：1: 2009年; Dvorak等人提出的基于卫星云图的云型和云系特征的热带气旋强度估计方法已被世界气象组织推荐给全球使用。本文尝试从历史数据中自动发现典型的云型模式,实现Dvorak模板图像的自动选取、匹配和识别。采用SOM对12000多幅红外云图进行聚类,采用提出的局部统计信息等特征,分析了某些距离作为相似性度量存在而只能发现球形簇的缺点;对不同的特征和相似性度量进行了对比试验,并分析了SOM拓扑误差和量化误差。从实验结果可以看出,局部熵特征有着最小的量化误差,但聚类准确度较低。原始图像作为输入特征时,有着较高的聚类准确度及拓扑保持度。局部统计信息特征比局部熵特征量化误差大,但有着更高的聚类准确度。这些结论为采用无监督聚类方法来发现云型模式并找到最佳的特征和较好的相似性度量以取得更好的结果提供了重要的参考,也有助于避免目前云图自动化分析研究中对特征和度量选取的随意性。; 魏坤李元祥敬忠良梁旭东鲁小琴; 关键词：聚类分析知识发现自组织网络

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上海市自然科学基金(09ZR1413700)