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基于神经网络的风电场超短期风速数值预报的动态修订
风速数值预报 神经网络 风功率 动态修订
2014/3/28
针对风电场风功率预测所需的离地70m、0~4h的超短期风速预报，本文利用中央气象台发布的MM5格点输出的数值预报风速及测风塔实时发回的气象资料，探讨了利用神经网络将前期误差观测值和测风塔湍流指标等因子对MM5数值预报风速进行动态修订的方法，建立动态修订超短期预报模型，为满足风电场超短期风功率预报的工程应用提供一定的参考。结果表明，修订后的预报风速平均绝对误差等指标大幅降低，有效地提高了预报精度。
准确的台风灾情评估,是做好防灾减灾工作、降低灾情的基础.通过分析台风灾情与致灾因子、孕灾环境和承灾体的相关关系,将时间和GDP引入到评估因子中.针对评估因子和台风灾情之间具有高度不确定的非线性关系,应用神经网络理论进行台风灾情评估,并将基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值进行优化,以改进BP神经网络方法存在的对初始权值敏感、易陷入局部极小点的缺点,从而建立了PSO...
基于BP神经网络的气象格点数据无损压缩方法
格点资料 神经网络 无损压缩 预测编码
2009/1/19
格点资料是目前气象数据存储、传输和应用的主要形式，爆炸性增长的资料给数据的存储、传输带来了巨大压力，设计适合格点资料特点的压缩方案越来越重要。大气是一种连续介质，格点资料是反映其动力学及热力学性质的连续物理量的采样和量化，相邻格点间存在很大的相关性。在二维线性预测基础上引入BP神经网络，建立了基于神经网络的二次预测模型，有效剔除气象格点数据的冗余信息，结合熵编码，提出了一种高效无损压缩新方案。该方...