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地球自转速率变化的实时快速预报

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【作者】 王琪洁； 廖德春； 周永宏；

【机构】 中国科学院上海天文台； 中国科学院上海天文台 上海200030 中国科学院研究生院； 北京100049 中南大学测绘与国土信息工程系； 长沙410083.； 上海200030；

【摘要】 地球自转速率变化的实时快速预报具有重要的科学意义和实际应用价值.然而由于地球自转速率复杂变化(或日长变化)的时变特性,传统的线性时间序列分析方法往往难以取得良好的预报效果.采用非线性的人工神经网络技术预报日长变化,网络的拓扑结构由最小均方误差法确定.考虑到日长变化与大气环流运动间的密切联系,在神经网络预报模型中首次引入轴向大气角动量的实时预报值,进行日长变化1～5d的实时快速预报.结果表明,联合日长变化序列和大气角动量预报序列的神经网络模型,比起单独采用日长变化资料的模型,预报精度得到显著的提高.

【关键词】 实时预报； 地球自转速率； 大气角动量； 神经网络；
【基金】 国家自然科学基金资助项目(批准号:10673025和10633030)
  • 【文献出处】 科学通报 ,Chinese Science Bulletin , 编辑部邮箱 ,2007年15期
  • 【分类号】P183.31
  • 【被引频次】27
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