人工神经网络西太平洋副热带高压预报业务系统

本文应用常规500hpa资料，结合具有较稠密、高分辨的“tovs”资料（卫星信息资料），分析、归纳了西太平洋副热带高压大幅度北移、南蓝（120°e脊线）的经验规则，在此基础上选择了具有最优下降因子的bp算法。在人工神经网络的结构方面设计了神经网络的前处理功能，将众多的单因子经基于专家系统的前处理模块，归纳的规则，作为网络的输入端，经网络学习、训练、迭代获得了较快的收敛速度和较高的历史拟合率，建立了“人工神经网络西太平洋副热带高压预报业务系统”