支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副高数值预报误差修正
基于T106数值预报产品资料，提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副高数值预报的误差修正与预报优化.首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副高面积指数的误差修正模型，随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型，对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化.试验结果表明，该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果，能够较为客观、有效地修正西太平洋副高指数的数值预报误差，改进和优化西太平洋副高的数值预报效果.该妹方法具有泛化能力强、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点，为副高等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的方法思路，表现出较好的应用前景.
数值预报 副热带高压 支持向量机 卡尔曼滤波 误差修正
刘科峰 张韧 王彦磊
解放军理工大学气象学院,南京,211101
国内会议
成都
中文
1164-1171
2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）