BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

复杂海面电磁环境下舰艇的气象保障问题研究

从舰艇气象信息的获取和传输两个方面,分析了复杂海面电磁环境对舰艇气象装备和气象保障的影响。提出了在复杂海面电磁环境下,采用完善气象保障体系、加强手段创新、改进装备性能、加强业务训练等措施来提高舰艇气象保障能力。