台风最大风速预测建模仿真与研究-论文.pdf

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1、第32卷第o6期计算机仿真2015年06月文章编号：1006—9348(2015)06—0435—05台风最大风速预测建模仿真与研究李红丽，王鑫(江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室，江苏无锡214122)摘要：研究及时并准确地预测台风最大风速，对于气象防灾减灾有重大意义。针对影响台风最大风速的因素较多、众多影响因素与台风最大风速之间存在非线性关系、不同地区数据样本集间差异性很大等问题，采用仿射传播聚类方法与稀疏贝叶斯回归模型相结合，建立了一种新的台风最大风速预测的混合模型。上述模型首先采用仿射传播聚类算法快速客观地对训

2、练样本进行聚类，并将其划分为若干个子类，再用稀疏贝叶斯回归模型对各子类样本分别建立稀疏高效的子模型。试验结果表明，上述混合模型不仅能够满足台风最大风速预测的绝对误差的预定要求，而且预测的绝对误差明显小于同等条件下的其它回归模型预测的绝对误差。关键词：仿射传播；稀疏贝叶斯模型；混合模型；证据近似；台风风速中图分类号：TP319．9文献标识码：BModelingandSimulationofMaximumWindSpeedPredictionforTyphoonLIHong—li，WANGXin(KeyLaboratoryofA

3、dvancedProcessControlforLightIndustry(MinistryofEducation)，JiangnanUniversity，WuxiJiangsu214122，China)ABSTRACT：Themaximumwindspeedoftyphoonispredictedtimelyandaccurately，whichhasgreatsignificancetothemeteorologicaldisasterpreventionandmitigation．Inthepredictionmode

4、lforthemaximumwindspeedofty-phoon，thenumberoftheinputvariablesisverylargeandtheoutputvariableisanonlinearfunctionoftheinputvari—ables，andthesampledatahavegreatdifferencesindifferentregions．AsparseBayesianmixturemodelbasedonaf-finitypropagationclusteringispresented．

5、Firstly，thetrainingsamplesareclusteredintoseveralsub—classesbyaf-finitypropagationclusteringalgorithmquicklyandobjectively．Then，thesub—modelsaretrainedbysparseBayesianregressiontechniquewithcorrespondingsub—classsampleseficiently．Theexperimentalresultsshowthatthesp

6、arseBayesianmixturesregressionmodelbasedonaffinitypropagationclusteringmeetsthepredeterminedrequirementsonabsoluteeror，anditissuperiortootherregressionmodels．KEYWORDS：Afinitypropagation；SparseBayesianmodel；Mixturemodel；Evidenceapproximation；Speedofty—phoon然灾害之一。如何准

7、确并及时地预测台风的最大风速是及1引言时作好防御工作的前提。目前，台风最大风速预测主要依据台风实质上是一种源白海洋的强烈的涡旋风暴，它的全两种方法：动力学方法和统计学方法。动力学方法主要部能量来源于水汽冷凝所释放的潜热，它是全球最重要的自是用数值模式来预测。统计学方法是根据历史上台风的路径、强度等资料来构建统计模型，然后做出预测，如：文献[3]建立了基于最小二乘支持向量机的热带气旋强度预测模型，基金项目：国家自然科学基金(61273070)；江苏省自然科学基金虽然满足了预定的误差要求，但是输入变量太多容易降低模(BK2011

8、003)；江苏省自然科学基金(BK20140166)；高等学校学科型的泛化性能。文献[4]利用遗传算法优化神经网络连接权创新引智计划资助(B12018)；江苏高校优势学科建设工程资助项目；和网络结构的方法进行了台风强度的预测建模研究，虽然避江南大学自主科研计划青年基金(JUSRP11132