Research and Applying of Forecasting Tropical Cyclone Intensity Based on Fuzzy Neural Network
模糊神经网络方法在热带气旋强度预报中的应用研究

以1960-2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础， 将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度， 以气候持续预报因子作为模型输入， 采用模糊神经网络方法, 进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。结果表明， 对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 h的预报平均绝对误差为3 m·s-1。另外， 根据相同的热带气旋样本及预报因子， 还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析， 结果表明， 气候持续预报方法的预报误差明显偏大， 独立样本强度预报平均绝对误差为4.54 m·s-1。