基于PSO-BP神经网络的南海热带气旋预报研究

摘要

热带气旋是世界上破坏性极强的自然灾害之一，在全球热带气旋生成区中，西北太平洋的发生频率最高，占全球总数的1/3以上，因此研究热带气旋的发生发展，准确预报热带气旋活动对防灾减灾具有重要的意义。而南海热带气旋占到西北太平洋总数的36%，因而有必要对南海的热带气旋预报进行进一步的研究，研制出预报精度相对较高的预报方法。
　　随着科学技术的发展，热带气旋研究的深入以及数据获取手段的提高使得热带气旋的数据迅速增加，迫切需要用一种高效的信息化手段进行热带气旋数据的管理、分析、检索和共享。WebGIS是GIS与Internet技术结合的产物，它不但具有GIS的数据管理和空间分析功能，而且具有Internet信息发布功能和数据共享的特点，这为热带气旋信息的发布和数据的共享提供了一个很好的平台。
　　针对热带气旋的预报，特别是热带气旋路径的预报具有高度非线性这一特征，具有很强的非线性映射能力的BP神经网络已经在热带气旋预报中得以应用。但BP神经网络的参数设置是基于参数空间局部信息的，不是全局最优值，因而易陷入局部极小值，也会降低BP神经网络的预测精度。为此，本文采用具有全局寻优功能的粒子群算法(PSO)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，建立了用于热带气旋预报的PSO-BP神经网络模型。
　　利用“CMA-STI热带气旋最佳路径数据集”中的热带气旋数据，将PSO-BP神经网络模型应用于南海热带气旋预报，采用逐步回归分析的方法选取预报因子，分别对热带气旋路径、强度和中心气压进行12h、24h、36h和48h的预报，并将预报结果与采用BP神经网络、气候持续预报法的预报结果进行对比分析，实验结果表明本文建立的PSO-BP神经网络模型具有更高的预测精度，从而验证了该模型在热带气旋预报中是可行和实用的。
　　最后，利用已有的历史热带气旋数据和预报数据，应用WebGIS技术组织和管理数据资源，基于ArcGIS API for Silverlight开发包，对热带气旋数据进行可视化表达，初步构建热带气旋数据可视化系统，实现了历史热带气旋查询、历史路径和预报路径显示以及风场、气压场绘制等功能，为进一步开展相关研究打下了良好的基础。

目录

文摘

英文文摘

图目录

表目录

第1章 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状及其分析

1.2.1 GIS在热带气旋研究中的应用现状

1.2.2 热带气旋预报的研究现状

1.2.3 BP神经网络的研究现状

1.2.4 当前研究存在的问题

1.3 研究目标与研究内容

1.3.1 研究目标

1.3.2 研究内容

1.4 技术路线

1.5 论文组织

第2章 基于粒子群优化的BP神经网络

2.1 BP神经网络

2.1.1 人工神经网络概述

2.1.2 BP神经网络原理与学习算法

2.1.3 BP神经网络的不足与改进

2.2 粒子群算法

2.2.1 粒子群算法的基本原理

2.2.2 粒子群算法的流程

2.2.3 粒子群算法的参数设置

2.3 基于粒子群优化的BP神经网络

2.4 气候持续预报法

2.5 本章小结

第3章 基于PSO-BP神经网络的热带气旋预报研究

3.1 预报模型的建立

3.1.1 BP神经网络模型的建立

3.1.2 PSO-BP神经网络模型的建立

3.1.3 气候持续预报法模型的建立

3.2 热带气旋资料的说明及初步处理

3.3 预报区域的确定

3.4 预报因子的构造与处理

3.4.1 预报因子的构造

3.4.2 预报因子的筛选

3.4.3 预报因子的归一化

3.5 热带气旋的预报

3.5.1 热带气旋路径的预报

3.5.2 热带气旋强度的预报

3.5.3 热带气旋中心气压的预报

3.6 本章小结

第4章 基于WebGIS的热带气旋数据可视化系统

4.1 系统设计

4.1.1 系统设计目标

4.1.2 系统开发环境

4.2 系统数据组织

4.2.1 热带气旋数据组织

4.2.2 数据的获取

4.3 系统功能模块设计

4.3.1 历史热带气旋的查询

4.3.2 热带气旋路径显示

4.3.3 场和气压场显示

4.4 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 研究成果总结

5.2 要创新点

5.3 问题与展望

参考文献

攻读硕士期间参加科研项目

致谢