【摘 要】
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通过对60年(1950~2009年)北半球夏、秋季(6~10月)热带气旋(TC)频数与春季(3~5月)大尺度环境变量的相关分析,挑选出8个相关性较高的前期预报因子建立人工神经网络(ANN)模型,对
【机 构】
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成都信息工程大学大气科学学院,中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目41775063、41475074;国家重点研发计划项目2017YFC1501901~~
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通过对60年(1950~2009年)北半球夏、秋季(6~10月)热带气旋(TC)频数与春季(3~5月)大尺度环境变量的相关分析,挑选出8个相关性较高的前期预报因子建立人工神经网络(ANN)模型,对2010~2017年8年夏、秋季TC频数进行回报,并将回报结果与传统多元线性回归(MLR)方法所得结果进行对比分析。结果表明,ANN模型对60年历史数据的拟合精度高,相关系数高达0.99,平均绝对误差低至0.77。在8年回报中,ANN模型相关系数为0.80,平均绝对误差为1.97;而MLR模型相关系数仅为0.46
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