本文選題：貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 混合密度網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：臺風(fēng)是一種最具破壞性和毀滅性的極端自然災(zāi)害。中國位于西北太平洋西岸,是全球臺風(fēng)最活躍的地區(qū),其中以南中國海海域及其沿岸地區(qū)為最。由于臺風(fēng)災(zāi)害的不可抗性,提前預(yù)測臺風(fēng)的轉(zhuǎn)移路徑為潛在受災(zāi)地區(qū)贏得充分的預(yù)警時(shí)間做好防災(zāi)準(zhǔn)備工作是保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全最重要和最有效的途徑。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起和發(fā)展,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)方法已經(jīng)成為臺風(fēng)路徑統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)報(bào)技術(shù)中一個(gè)重要的研究分支。相比于傳統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)和統(tǒng)計(jì)—?jiǎng)恿W(xué)預(yù)報(bào)技術(shù),基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)技術(shù)具有非線性擬合能力強(qiáng),運(yùn)算資源需求相對較低,對數(shù)據(jù)的適應(yīng)性較強(qiáng)和魯棒性較好等特性。近年來基于多模型集成的臺風(fēng)路徑集成預(yù)報(bào)技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用,本文的工作在于將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及委員會(huì)機(jī)器集成理論應(yīng)用于南中國海的臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)模型的建立,嘗試獲得具備較好的穩(wěn)定性和泛化能力且能夠滿足南中國海24小時(shí)短期臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)需求的集成預(yù)報(bào)模型。首先,本文提出了一個(gè)基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并且使用Bagging委員會(huì)機(jī)器集成的臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)模型。貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在較好地學(xué)習(xí)臺風(fēng)路徑歷史數(shù)據(jù)的同時(shí)控制網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度,而基于Bagging委員會(huì)機(jī)器的集成預(yù)報(bào)技術(shù)避免了傳統(tǒng)集成預(yù)報(bào)技術(shù)中難以確定分量模型權(quán)重系數(shù)的困難�；谏鲜龉ぷ鞯某晒�,為了進(jìn)一步增強(qiáng)預(yù)報(bào)模型對多模式臺風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)能力,本文接著提出了基于混合密度網(wǎng)絡(luò)并且分別使用Averaging,Bagging委員會(huì)機(jī)器集成的臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)模型。同時(shí)在模型的訓(xùn)練策略上采用了數(shù)據(jù)集"分塊策略"對模型進(jìn)行遞進(jìn)式的訓(xùn)練和測試,強(qiáng)化預(yù)報(bào)模型對數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)并且綜合觀察預(yù)報(bào)結(jié)果的穩(wěn)定性和泛化性能。在南中國海臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)集上的多組實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的集成預(yù)報(bào)模型在預(yù)報(bào)結(jié)果穩(wěn)定性和泛化能力上有較好的表現(xiàn),能夠滿足南中國海24小時(shí)短期臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的需求。
[Abstract]:Typhoon is one of the most destructive and devastating extreme natural disasters. Located on the west coast of the Northwest Pacific Ocean, China is the most active area of typhoons in the world, with the South China Sea and its coastal areas being the most active. Due to the irresistibility of typhoon disaster, it is the most important and effective way to protect the safety of people's life and property to predict the transition path of typhoon in advance to win sufficient early warning time for the potential disaster area to prepare for disaster prevention. With the rise and development of artificial neural network (Ann) technology, the forecasting method of typhoon track based on neural network technology has become an important research branch of typhoon track statistical prediction technology. Compared with the traditional dynamic numerical prediction technology and the statistical and dynamic prediction technology, the forecast technique of typhoon track based on artificial neural network has strong nonlinear fitting ability, and the demand for computing resources is relatively low. Better adaptability and robustness to the data. In recent years, the integrated forecasting technology of typhoon track based on multi-model integration has been widely used. The work of this paper is to apply artificial neural network and committee machine integration theory to the establishment of typhoon track prediction model in the South China Sea. An integrated forecasting model which has good stability and generalization ability and can meet the operational requirements of short-term typhoon track prediction in the South China Sea is obtained. Firstly, this paper presents a typhoon track prediction model based on Bayesian neural network and integrated with Bagging committee. Bayesian neural network can control the complexity of network model while learning typhoon track history data well. The integrated prediction technology based on the Bagging Committee machine avoids the difficulty of determining the weight coefficient of the component model in the traditional integrated forecasting technology. Based on the above work, in order to further enhance the forecasting ability of the forecasting model for the multi-model typhoon track, this paper proposes a typhoon track prediction model based on the mixed density network and using the Averagingsbagging Committee machine integration respectively. At the same time, the data set "block strategy" is used to train and test the model in order to enhance the learning of the prediction model and to observe the stability and generalization of the prediction results. A number of experiments on the South China Sea typhoon track data set show that the integrated forecasting model presented in this paper has good stability and generalization ability in forecasting results. Can meet the South China Sea 24-hour short-term typhoon track forecast business demand.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P732.4;TP183

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本文編號：1880810