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用经验正交分解和卡尔曼滤波方法优化T106副高数值预报场: 用EOF分解和卡尔曼滤波相结合的方法,建立了夏季500hpa高度场5天预测模型。首先采用EOF分解方法将500hpa高度场分解为只依赖时间的函数和只依赖空间的函数的乘积之和,选取前十五个时间系数（方差贡献为98.7%）,...; 张韧刘科峰; 关键词：EOF分解卡尔曼 T106; 文献传递

卫星云图样本集的FCM优化调整与云类判别被引量：3: 2005年; 基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性,基于该判据的分类结果可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云和积雨云,分割判别效果符合客观实际。; 王继光张韧王彦磊纪飞刘科峰; 关键词：模糊C均值聚类

副热带高压与东亚季风指数的非线性数学模型的遗传算法参数优化被引量：2: 2008年; 针对东亚夏季风环流演变与副热带高压活动极为复杂,动力模型难以准确建立的情况,提出用遗传算法从实际观测资料中反演重构副高指数与夏季风环流因子动力模型的方法,反演重构了东亚夏季风环流因子与副高形态指数的动力预报模型并进行了模型的预报试验。结果表明,遗传算法全局搜索和并行计算优势可客观准确和方便快捷地反演重构东亚夏季风环流因子与副高指数的动力模型,所建模型能对副高指数和夏季风环流的演变进行较为准确的预测,进而为东亚夏季风环流与副高等复杂天气指数的动力模型建立和预测提供了新的方法途径。; 张韧洪梅万齐林王辉赞余丹丹刘科峰; 关键词：遗传算法

EOF分解与GA优化的热带太平洋海温场动力预报模型反演被引量：5: 2010年; 基于NCEP/NCAR提供的1950-2000年月平均海温场资料,首先用EOF方法对海温场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力模型变最,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF时、空重构,实现了海温场的中长期预报。试验结果表明,在1—6月时效预报上,模型预报海温场与实际海温场非常吻合;对于7 15月时效的预报,尽管模型预报的海温场与实际海温场存在一些出入,但基本构型大致相符,特别是对12月以上的海温场形态和范围仍然能较为准确地描述。所有时效的预报结果均能对1997年的El Nino事件特征有不同程度的描述。该研究方法为海温场以及El Nino/La Nina事件的预报提供了一种新的思路,文中提出的反演热带太平洋海温场与El Nino/LaNina的动力统计模型的研究思想和技术途径,在热带太平洋海温场的预测试验中(特别是中、长期预报)表现出良好的预报效果,为热带太平洋海温场及其异常的El Nino/La Nina事件的中、长期预报提供了有益的研究和参考方法。; 洪梅张韧万齐林刘科峰余丹丹; 关键词：遗传算法 EOF分解

基于简单海气耦合模型的遗传算法参数反演: 针对一个简单的海气耦合模式,采用遗传算法途径和系统优化思想,进行了模式结构和强迫项参数的反演拟合。试验结果表明:遗传算法和系统优化结合的方法,能够有效地优化模式参数和强迫项,进而修正模式的预报误差。同时,该方法在参数反演...; 刘科峰张韧; 关键词：遗传算法参数反演; 文献传递

基于遗传聚类算法的印度洋环境特征区划: 2008年; 利用全球海洋Agro观测计划提供的温、盐浮标资料,开展了印度洋海域水下环境特征提取与区划分析。在垂直方向运用Akima方法对浮标剖面进行插值,提取一组表征跃层、声速场的特征指标,并针对常规模糊C均值聚类算法中初始聚类数难以客观选取和聚类结果易陷入局部最优等问题,利用遗传算法的全局搜索能力对聚类算法作了改进。通过在遗传进化过程中引入动态变化的聚类中心解决了聚类数难以客观确定的问题,并在该算法的生存策略中引入Boltzmann选择机制,提高算法的收敛速度。在对印度洋海域温、盐跃层、声速分布及层结稳定度分析的基础上,利用改进的遗传聚类方法对印度洋海域水下环境特征进行聚类区划,得到一个基本的特征分类构型,结合各类构型的典型特征,分析了对水下潜器活动、声纳探测和水声通信等的影响。; 王彦磊张韧刘科峰王辉赞李佳讯; 关键词：遗传聚类 ARGO资料跃层

基于广义网络分析和云模型的潜艇威胁风险评估被引量：5: 2017年; 针对全球气候变化背景下岛礁主权争端变化的复杂性和不确定性,研究探讨了海上可能面临的敌潜艇威胁。针对风险评估建模时难以有效评判社会因素、自然因素的困难,提出了广义网络分析法和云模型结合的研究思想,构建了气候变化背景下潜艇威胁风险评估模型,实现了潜艇威胁的量化评估,旨在为反潜体系建设规划提供决策依据。; 宋晨阳张韧刘科峰陈符森鲍森亮徐淦; 关键词：云模型气候变化潜艇风险评估

自组织网络与广义回归网络耦合的副热带高压指数预测: 王彦磊张韧刘科峰

EOF分解与Kalman滤波相结合的副高位势场数值预报优化: 用 EOF 分解和 Kalman 滤波相结合的方法,建立了夏季500hpa 位势高度场数值预报误差修正模型,以改进副高数值预报效果,提高副高预报准确率。首先用 EOF(经验正交分解)分解方法将 T106数值预报500hp...; 刘科峰张韧余鹏高扬王辉赞黄志松; 文献传递

奇异值分解与神经网络结合的卫星云图云团移动预测被引量：6: 2008年; 云团运动和发展演变的预测是暴雨等灾害性天气监测预报的重点和难点问题,针对当前云团预测中缺乏有效的非线性、非平稳预测手段,提出了奇异值分解SVD(singular value decomposition)与径向基网络相结合的云团预测途径。首先用SVD对云图进行分解,提取主要的云团结构特征,然后用提取出的云图奇异特征值和左右奇异向量作为模式识别因子,选择特定区域和季节的云图时滞序列采样,并用前后时段样本云图的奇异值和奇异矢量作为云图预测模型的输入、输出,通过对径向基网络的学习训练和误差迭代收敛,建立了云团运动的非线性预测模型。试验结果表明,该方法能合理地描述云团运动的基本特征和演变趋势。; 刘科峰张韧李文才赵中军江海英; 关键词：奇异值分解径向基网络

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刘科峰

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