[发明专利]一种台风风场预测方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种台风风场预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

根据台风强度对台风进行分类；

根据所获得的分类结果，通过预先选取的影响因子以及预设算法进行预测修正以完成台风风场预测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因子包括：站点信息、模式预报信息、预报时刻以及次网格地形标准差。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述次网格地形标准差计算公式为：

其中，ter_std表示次网格地形标准差，N表示模式水平分辨率网格内的次网格数目，μ为所选取网格内的地形海拔高度均值，x_i表示网格内更加精细的地形高度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据台风强度对台风进行分类，包括：将台风按照强度分为热带风暴及以下、强热带风暴、台风和强台风四类。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过预先选取的影响因子以及预设算法进行预测修正以完成台风风场预测，所述方法还包括：

收集预设时间内不同类别台风的实测数据，并根据所述实测数据计算对应的模式数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对于强热带风暴和台风类别的样本，通过预先选取的影响因子以及预设算法进行预测修正以完成台风风场预测，包括：

通过所述影响因子和对应类别的模式数据利用逐步回归法训练获得对应类别的预报误差订正关系；

通过所获得的预报误差订正关系进行预测修正。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对于热带风暴及以下和强台风类别的样本，通过预先选取的影响因子以及预设算法进行预测修正以完成台风风场预测，包括：

通过对应类别的模式数据利用BP神经网络修正对应类别的预报风场误差以完成台风风场预测。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，通过对应类别的模式数据利用BP神经网络修正对应类别的预报风场误差以完成台风风场预测之前，所述方法还包括：通过遗传算法对BP神经网络进行优化。

9.一种台风风场预测装置，其特征在于，所述装置包括：

分类模块，用于根据台风强度对台风进行分类；

数据处理模块，用于根据所述分类模块的分类结果，通过预先选取的影响因子以及预设算法进行预测修正以完成台风风场预测。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。