热带气旋路径预报的遗传算法(GA)客观综合决策研究

摘要

研究了一种采用遗传算法(GA)始用于台风移动的多预测结论的客观综合决策方法.通过1884～2002年118年台风数据超大样本训练学习,设计了用于台风路径预测的遗传学习人工神经元网络(GLANN),可以把台风移动的预测转化为在其移动中对运动环境动态变化的适应.采用遗传算法进行网络结构描述.提出一种遗传选择适应度函数设计,并给出获得适应度最高(误差最小)的计算方法.采用人工神经元网络遗传算法与其他方法,对近年来异常路径台风进行了预报能力的平行对比分析.参加对比试验的台风有多种类型,包括海陆生命史皆较长、登陆影响严重的9711号台风(Winnie),90年代以来登陆影响我国的10个疑难路经台风,1998年登陆及影响我国的台风,以及2000年在西北太平洋和南中国海生成的台风24-48小时预报.试验结果表明,GA方法优于其他方法,对异常路径台风表现出明显的预报能力。