| 作者： | 王萍%刘颖%王汉芝%刘环珠 |
| 作者单位： | 天津大学 |
| 刊名： | 天津大学学报 |
| 年： | 2006 |
| 关键词： | 建模样本特征%沙尘暴%预报模型%神经网络 |
| 摘要： | 为提高沙尘暴预报的准确率,以描述大气环流形式的物理场格点数据作为建模样本,采用自组织神经网络对物理格点场数据样本进行聚类,构建出由大规模阵列式数据格式表示的建模样本的低维特征,再用模糊神经网络综合建模样本的一般性规律,用非典型样本进行二次建模以反映建模样本的特殊性,并设计隶属度调整方案对一般性和特殊性进行协调,由此形成兼顾建模样本一般性和特殊性的双预报模型.测试结果表明,基于特征提取方案的双预报模型体系使沙尘暴预报准确率达到80.4%. |