赵华生
- 作品数：15 被引量：60H指数：5
- 供职机构：广西壮族自治区气候中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西青年科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程水利工程更多>>
- 南海非移入性热带气旋强度的PNN预报模型
- 论文以1949012年共63年5-10月份在南海海域生成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热带气旋强度,以气候持续预报因子作为模型输入,采用概率神经网络(Probabilistic Neural Net...
- 黄小燕赵华生黄颖金龙
- 关键词：PNN
- 文献传递
- 遗传—神经网络集合预报方法在广西热带气旋降水预报中的应用被引量：6
- 2017年
- 利用多维尺度分析可以从一系列数据集的相似性信息中发掘其中的潜在结构信息,并通过样本点间的相似度构建相似矩阵,再将相似矩阵映射到低维欧氏距离空间获取新的特征的能力。论文以1980—2015年共36年的广西热带气旋逐日降水量为基础,综合考虑热带气旋降水的数值预报产品物理量预报因子,采用多维尺度分析的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行遗传—神经网络的广西热带气旋降水集合预报模型研究。遗传—神经网络的集成个体的输入因子是通过选出相关程度较高的数值预报产品的物理量场格点因子,同时网络的输出是通过多维尺度降维方法对初选预报因子群进行合理的降维处理来实现的。通过对2011—2015年影响广西的22个热带气旋共94个独立样本的试验预报的统计结果表明,对于暴雨以上量级的预报,广西89站的预报平均TS评分达到了0.3;同区域同样本的对比分析表明,新预报模型5年的TS评分比欧洲细网格的TS评分提高了15%以上;进一步对大量级的降雨落区的预报对比分析表明,新方案的预报效果比欧洲中心的预报更理想。
- 黄小燕赵华生黄颖林开平何立
- 关键词：热带气旋降水预报数值预报产品
- 基于偏最小二乘法的前汛期月降水量预测方法被引量：7
- 2013年
- 采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4—6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500hPa温度场和200hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得。为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果。对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力。
- 赵华生金龙
- 关键词：偏最小二乘回归主分量月降水量短期气候预测
- 一种基于PSO-ABC的全局优化算法被引量：1
- 2013年
- 针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别对粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法(CLPSO算法)和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.
- 叶奕茂赵华生金龙
- 关键词：粒子群优化算法蜂群算法群体智能全局最优
- 广西前汛期大范围持续性暴雨的月际特征及环流差异性分析被引量：11
- 2018年
- 基于1961～2017年广西87个地面观测站逐日降水资料,利用NCEP/NCAP逐日再分析资料并综合运用诊断分析方法,从月际变化的角度分析广西前汛期大范围持续性暴雨的气候特征、大气环流特点以及水汽、动力等物理机制的差异。结果表明:(1)广西前汛期大范围持续性暴雨出现频数在4、5和6月份中呈逐月递增趋势。(2)不同月份发生大范围持续性暴雨的影响机制各异,500hPa表现为4月的两槽两脊并在低纬度地区有分裂出的短波槽影响广西;5月为两脊一槽形势;6月份的一槽一脊配合中低纬度的东亚槽。低层850hPa表现为异常的气流辐合,随着月份增加辐合不断加强。(3)4～6月的主要水汽来源和水汽含量各异。(4)4～6月广西上空不稳定能量增强,为广西暴雨的产生提供了有利的触发机制。
- 吴玉霜黄小燕林开平赵华生黄颖
- 关键词：前汛期气候特征
- 低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型被引量：20
- 2015年
- 利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型(PSONN—EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。
- 陆虹翟盘茂覃卫坚金龙谢敏钱晰赵华生
- 关键词：粒子群算法神经网络持续性低温雨雪
- 广西旱涝灾害的粒子群集合预报建模理论方法研究与应用
- 金龙吴建生林开平陆虹何慧金健黄小燕赵华生黄颖姚才何洁琳何如史旭明梁钟清肖慧
- 课题来源与背景：该课题来源于2008年广西自然科学基金重点项目，经费总共50万元。研究起止时间：2008年03月－2011年3月。2012年06月份完成结题工作。该申请项目针对广西旱涝灾害变化具有显著的复杂性、非线性和时...
- 关键词：
- 关键词：全球气候变化
- 降水预报的神经网络集成方法的改进被引量：2
- 2008年
- 文章首先利用改进的模糊聚类方法获得与预测样本具有相似属性的训练样本;其次,利用遗传算法优化神经网络的初始权值、阈值及隐节点个数;最后采用一种基于模糊C均值聚类与对神经网络个体泛化误差估计相结合的方法,实现神经网络集成个体的选择。以逐日降水天气预报为例的实际预报试验结果表明,与神经网络的简单平均集成预报相比,这种改进的降水神经网络集成预报方法的泛化能力有了较大的提高。
- 赵华生金龙农吉夫陈春涛
- 关键词：神经网络集成泛化能力模糊聚类降水预报
- ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用被引量：15
- 2018年
- 基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月-2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1-9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。
- 赵华生黄小燕黄颖
- 关键词：释用
- PSO-FCM神经网络集成的降水预报方法研究
- 目前神经网络集成已经在地震强度估计、医学诊断、人脸识别等多个领域获得了成功的应用，但神经网络集成方法在大气学科的降水预报问题中的研究和应用还是比较少见。针对这一现状，论文尝试利用神经网络集成方法进行于降水预报建模研究。但...
- 赵华生
- 关键词：神经网络降水预报网络集成模型建立
- 文献传递
