史旭明
- 作品数：19 被引量：59H指数：6
- 供职机构：桂林航天工业学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西青年科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术理学环境科学与工程更多>>
- 基于粗集与条件数的模糊神经网络降水预报方法研究
- 本文以2002-2005年5-6月（共217天）中国气象局的T213模式和日本细网格降水模式48小时预报场等数值预报产品资料为基础，针对模糊神经网络方法本身并不提供如何去选择合适的预报因子的问题，提出了利用粗糙集的属性约...
- 史旭明
- 关键词：降水预报模糊神经网络
- 文献传递
- 广西旱涝灾害的粒子群集合预报建模理论方法研究与应用
- 金龙吴建生林开平陆虹何慧金健黄小燕赵华生黄颖姚才何洁琳何如史旭明梁钟清肖慧
- 课题来源与背景：该课题来源于2008年广西自然科学基金重点项目，经费总共50万元。研究起止时间：2008年03月－2011年3月。2012年06月份完成结题工作。该申请项目针对广西旱涝灾害变化具有显著的复杂性、非线性和时...
- 关键词：
- 关键词：全球气候变化
- 非线性、非参数数值预报产品释用预报新技术研究
- 金龙邓国和姚才林开平何慧陆红林健玲吴建生黄小燕史旭明
- 课题来源与背景：该课题来源于2007年国家自然科学基金项目，经费总共33万元。研究起止时间：2007年01月－2009年12月。2010年05月份完成结题工作。项目针对国内外提供的大量具有重要开发利用价值的数值预报产品资...
- 关键词：
- 关键词：天气预报方法数值预报系统
- 基于粒子群-支持向量机定量降水集合预报方法被引量：7
- 2017年
- 首先对ECMWF不同物理量场预报因子群进行自然正交展开,选取能充分反映每个预报因子场主要信息的第一主分量作为模型输入.进一步利用粒子群算法对支持向量回归机的相关参数进行优化,以南宁市8个气象站单站逐日降水作为预报对象,建立粒子群-支持向量回归集合预报模型,进行单站逐日降水的数值预报产品释用预报方法研究.利用模型对2015年5-6月南宁市8站进行了逐日降水预报业务试验,结果表明,模型具有较好的预报效果.并提出了利用隶属函数建立可信度函数对不同的预报模型进行评价.
- 孔庆燕史旭明金龙
- 关键词：降水预报粒子群算法支持向量回归机
- 模糊神经网络方法在热带气旋强度预报中的应用研究被引量：6
- 2009年
- 以1960—2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础,将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度,以气候持续预报因子作为模型输入,采用模糊神经网络方法,进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。结果表明,对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 h的预报平均绝对误差为3 m·s^(-1)。另外,根据相同的热带气旋样本及预报因子,还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析,结果表明,气候持续预报方法的预报误差明显偏大,独立样本强度预报平均绝对误差为4.54 m·s^(-1)。
- 黄小燕史旭明刘苏东金龙
- 关键词：模糊神经网络热带气旋强度
- 基于粗糙集的模糊神经网络降水预报模型研究被引量：10
- 2009年
- 为了提高模糊神经网络预测模型的预测能力,提出了基于粗集理论方法选择自变量作为模型输入的模糊神经网络预报建模方法。以短期降水预报作为研究对象,利用粗集理论的条件属性约简计算分析方法,对初选得到的预报因子矩阵进行属性约简,剔除不相关的属性,找出与预报量直接相关的预报因子,建立模糊神经网络的降水预报模型。实际的预报试验结果表明,该预报方法的预报精度明显高于由逐步回归方法选择预报因子作为模型输入的模糊神经网络预报模型及中国气象局T213数值预报模式的预报结果。
- 史旭明金龙主毅
- 关键词：粗糙集模糊神经网络属性约简降水预报
- 基于年际增量法的广西6月月降水量预测
- 2024年
- 利用广西87个气象站6月月平均降水量及NCEP/NCAR再分析资料,通过普查1960—2021年广西6月月降水量年际增量与前期500 hPa位势高度场的相关性,选取影响广西6月降水异常相关性较高的前期预测因子,研究其主要影响机制,并采用模糊神经网络与熵度量相结合的方法构建月降水年际增量的集合预报模型,对预测模型进行1960—2013年的拟合检验和2014—2021年的独立样本预报检验。结果发现,该模型的预测准确率较高,独立样本的回报年份同号率为87.5%,拟合平均绝对误差为26.64 mm,拟合平均相对误差为9.06%,预报效果优于利用逐步回归方法构建的预测模型,而且模型性能比较稳定,具有较好的业务应用前景。
- 蔡悦幸史旭明陆虹金龙罗小莉
- 关键词：月降水
- 基于相似离度的模糊神经网络方法在降水预报中的应用被引量：6
- 2007年
- 针对样本矩阵中的奇异样本可能会影响模型的预报能力,提出了一种基于相似离度的模糊神经网络模型,并对广西北部前汛期(5月～6月)逐日平均降水量进行了49天的业务预报试验。结果表明,基于相似离度的模糊神经网络模型计算速度快,预报结果与实际值符合的较好,具有较好的业务应用前景。
- 史旭明金龙
- 关键词：相似离度模糊神经网络BP算法降水预报
- 基于支持向量机的桂林短期定量降水预报方法研究被引量：2
- 2017年
- 针对桂林市短期降水变化的复杂性、非线性特点且缺乏有效的客观定量降水预报方法,以桂林市13站24h降水量为研究对象,分别对ECMWF模式不同物理量场的高相关因子群进行自然正交展开,选取能充分反映每个预报因子场主要信息的第一主分量作为模型输入。进一步针对支持向量回归机的参数选择问题,利用遗传算法对其相关参数进行优化,建立了改进的单站降水支持向量回归集合释用预报模型,并在2015年5-6月对桂林市13站进行了逐日降水预报业务试验。结果表明,该模型比ECMWF模式的降水预报精度有明显提高。
- 史旭明林汉燕金龙
- 关键词：支持向量回归遗传算法定量降水预报
- 模糊神经网络在热带气旋强度预报中的应用研究
- 论文以1960～2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础,将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度,以气候持续预报因子作为模型输入,采用模糊神经网络方法进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。试验预报...
- 黄小燕史旭明金龙
- 关键词：模糊神经网络热带气旋强度
- 文献传递
