基于主分量神经网络的上海台风增水预报方法研究

摘要

上海是台风灾害的易发区,根据台风和水文资料,以历史台风参数和黄浦公园水文站与米市渡水文站的台风期间增水作为神经网络输入因子,将对上海市区影响较大的黄浦公园水文站的台风增水作为预报因子,通过主成分分析法与神经网络相结合的方法,建立上海黄浦公园水文站台风增水主成分神经网络预测模型.结果表明,主成分神经网络模型提高了神经网络的泛化能力,对历史样本和独立样本的预报拟合精度高,可以在业务预报中使用.