孙海燕，赵 阳，万太礼

(武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079)



GIS与小波神经网络下热带气旋路径的预测

孙海燕，赵 阳，万太礼

(武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079)

提出了一种应用GIS技术与神经网络相结合进行热带气旋路径预测的方法。首先在GIS的时空数据库基础之上建立热带气旋数据库。针对待预测的热带气旋，利用GIS的空间分析功能对历史气旋数据进行筛选形成样本数据。用样本数据对小波神经网络进行训练从而完成神经网络的建模，并利用此模型对热带气旋的路径进行预测。试验表明该方法可以得到较好的预测结果。

热带气旋；预测；GIS；小波神经网络；空间分析

一、引 言

热带气旋路径预测的方法主要有数值预报法、客观预报法[1]。其中数值预报依据大量的气象数据，并考虑海洋等多种物理因素作为条件参数进行路径预测。数值预报方法的预测精度较高，但需要较多的实测数据，非专业部门应用困难。客观预报法则以历史热带气旋数据为基础，并应用概率论、相似分析、回归分析及气候学持续性预报等方法进行预测[2-3]，在热带气旋预测中取得了较好的应用。由于热带气旋运动与其影响因素之间是高度非线性关系，建立它们之间的数学模型比较困难，神经网络是一种易于应用的方法。神经网络是一门非线性科学，具有自学习、自组织、自适应和容错性等优点。经过改进的BP神经网络已经在热带气旋预报中取得了一定的成果。周曾奎等[4]给出了应用改进的BP神经网络判定热带气旋的移向趋势的方法。……