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📁 MATLAB的神经网络算法,数学建模使用挺好的~~~~~~~~~~~~~
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      style="FONT-FAMILY: 宋体"><B><FONT color=#800000><IMG height=15 
      src="中国气象科技信息网.files/ball.gif" width=14 border=0> 热带气旋路径人工神经网络预报方法 
      </FONT></B>蒋乐贻 梁旭东（上海台风研究所，上海，200030）刘还珠<BR>(国家气象中心, 北京, 100081)<BR><BR>摘 
      要<BR>一 引 
      言<BR><BR>人工神经网络是由大量简单元件广泛相互连接而成的复杂网络系统,它是在现代神经科学成果的基础上提出的，反映了人脑功能的若干基本特征，但并非神经系统的逼真描写，而只是一种抽象的数学模型。<BR>人工神经网络其实质是一门非线性科学，它具有并行处理、容错性、 
      自学习功能，有别于传统方法，已在模式识别、自动化控制等领域取得了很好的效果。在天气预报业务中也开始进行人工神经网络预报方法的研究。<BR>随着数值预报的进展, 
      应用数值预报产品是提高预报精度的途径,本文尝试在热带气旋路径预报中应用人工神经网络方法同时, 
      利用计算机识别方法,识别欧洲中期数值预报中心（以下简称欧洲中心）24小时和48小时500 hPa 
      预报场上天气系统特征作为预报因子,这样在人工神经网络预报方法中考虑了数值预报和传统预报经验，有助于热带气旋路径预报的精度提高。<BR><BR>二 
      建立热带气旋路径预报的神经网络模型<BR><BR>选择BP 
      神经网络模型,该网络是当前应用最广泛的一种神经网络,它结构简单,具有通用性,隐层数设为1,隐层结点数设为6(H=6), 
      根据完全预报法思路和预报经验, 选择与地面热带气旋中心位置相关高的7个同时刻500hPa上天气系统特征预报因子：热带气旋中心位置的纬度和经度 
      ，副热带高压中心位置的纬度和经度，槽底达35 (N 
      以南的西风槽，副高面积指数，副高脊线与140(E有否交点。另外加上前24小时地面热带气旋中心位置的纬度和经度两个预报因子,共有9 
      个因子(N=9)。以1980-1991年20-40(N，135 (E以西范围内154个热带气旋个例为样本(K=154), 
      输出层结点为<BR>*资助课题:并行计算在气象中的应用<BR>2(L=2)，输出即为热带气旋地面中心位置的纬度和经度。运行天气系统识别软件[3]获取154样本的<BR>500hPa天气系统特征,建立训练BP神经网络的文件。<BR>训练BP神经网络步骤为:<BR>1， 
      随机选取初始权值。<BR>2, 选取第k个样本的各因子值加到输入层。<BR>3，计算隐层结点的输出 
      和输出层结点的输出。<BR>4，计算输出层结点的误差值，<BR>为样本的实况，即k样本实际的热带气旋地面中心位置的纬度和经度，为输出层的输出,即经网络输出的该样本的热带气旋地面中心位置的纬度和经度。<BR>5， 
      计算前面隐层每个结点的误差值。<BR>6， 利用隐层结点和输出层结点的联接权重修正量 和, 修正所有联接权重,训练速率系数。<BR>7, 
      为输入下一样本重复以上2-6步骤。&nbsp;<BR>154个样本输完作为一轮训练，待完成若于轮训练之后，计算总体误差达到极小时，即可结束训练。认为该网络具有了对154个样本记忆能力。把154个样本的因子资料输入训练好的网络得到热带气旋位置与实况位置相比,平均误差为 
      132.6km。<BR><BR>三 业务应用<BR><BR>在实际业务预报时, 
      首先用欧洲中心的500hPa高度场24、48小时预报值和球坐标下的地转公式（因没有欧洲中心的500hPa风场预报值）得到识别所需的500hPa 
      U，V场的24、48小时预报值，然后用HQI 天气系统识别软件识别500hPa 
      24、48小时预报场上天气系统特征，与当时热带气旋中心实况位置的纬度和经度组成神经网络预报所需的9个因子的文件，输入到上述训练好的神经网络，获得热带气旋未来24、48小时的预报位置。&nbsp;<BR>1999年对热带气旋路径进行了试报,共进行了15 
      次24小时热带气旋路径预报，预报位置平均误差为146.4km, 13 次48小时热带气旋路径预报, 预报位置平均误差为245.8 
      km。<BR><BR>四 
      讨论<BR><BR>由于人工神经网络方法是处理非线性问题，对样本不要求独立或遵守正态分布，能把所有样本的情况包括进来,还具有较强的容错能力，与以往的预报方法不同，因此工作有一定的意义。但它也有不足的方面，常常收敛较慢，训练化费时间多,不能像一般统计方法及专家系统那样，可以明确地表达出输出与输入之间的关系，由于网络结构复杂，因果转换关系像是“暗箱”，使读者无法了解。另外象其他气象预报统计方法一样是从历史气象要素资料获得规律，存在“似合好，预报差”的现象。<BR>人工神经网络在气象预报的应用还是初步的，还有大量问题有待研究，且有它的适用范围。人工神经网络在处理图像识别问题取得可喜效果 
      ，可是气象预报问题十分复杂，气象要素是处于不断变化状态中，涉及到的信息量十分巨大,现在计算机条件限止了人工神经网络不可能对气象预报对象所有的信息进行训练，其长处还不能完全显示。目前只能依靠专家提取有关少量因子进行训练，因此提取有关因子成为人工神经网络气象预报方法的关键，而常规用线性相关提取因子的方法是否适合还需探讨。<BR>本文的热带气旋路径预报因子为欧洲中心24小时和48小时500 
      hPa 预报场上天气系统特征所组成，考虑了500 hPa 
      环境场的影响,吸收了传统预报方法和数值预报各自长处,在预报试验中证明其可行性,且48小时预报误差偏小,其实质是用人工神经网络对数值预报产品的释用。<BR>注：资助课题为并行计算在气象中的应用<BR><BR>AN 
      ARTIFICAL NEURAL NETWORK&nbsp;<BR>FORECASTING METHOD ABOUT TYPHOON 
      TRACK<BR><BR>Jiang Leyi Liang Xudong&nbsp;<BR>(Shanghai Typhoon 
      Institute,Shanghai,200030)<BR>Liu Huanzhu<BR>(National Meteorological 
      Center,Beijing,100081)<BR>Abstract<BR>Based on the prediction factors of 
      typhoon track which are the synoptic system features of high and low 
      centers,trough and subtropical high ridge lines,etc.recognized on the 
      products of ECMWFwith computer,an artifical neural network forecasting 
      method about typhoon track is developed.During 1999,the experiments are 
      performed and results show that the method can be used in typhoon track 
      prediction .&nbsp;<BR>1<BR><BR><BR>1<B><FONT 
      color=#800000><BR></FONT></B></SPAN></P>
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