地球自轉速率變化的實時快速預報

地球自轉速率變化的實時快速預報

地球自轉速率變化的實時快速預報具有重要的科學意義和實際應用價值. 然而由于地球自轉速率復雜變化(或日長變化)的時變特性, 傳統的線性時間序列分析方法往往難以取得良好的預報效果. 采用非線性的人工神經網絡技術預報日長變化, 網絡的拓撲結構由最小均方誤差法確定. 考慮到日長變化與大氣環流運動間的密切聯系, 在神經網絡預報模型中首次引入軸向大氣角動量的實時預報值, 進行日長變化1～5 d的實時快速預報. 結果表明, 聯合日長變化序列和大氣角動量預報序列的神經網絡模型, 比起單獨采用日長變化資料的模型, 預報精度得到顯著的提高.

作 者： 王琪潔 廖德春 周永宏   作者單位： 王琪潔(中國科學院上海天文臺,上海,200030;中國科學院研究生院,北京,100049;中南大學測繪與國土信息工程系,長沙,410083)

廖德春,周永宏(中國科學院上海天文臺,上海,200030) 

刊 名： 科學通報  ISTIC PKU 英文刊名： CHINESE SCIENCE BULLETIN  年，卷(期)： 2007 52(15)  分類號： P1  關鍵詞： 實時預報   地球自轉速率   大氣角動量   神經網絡  

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