基于BP神经网络的南通机场风速预报模型

作者：张晓蔚; 王宝珍^*; 朱亮; 夏峰; 陆晏

来源：三峡生态环境监测, 2023, 8(01): 78-85.

DOI：10.19478/j.cnki.2096-2347.2023.01.10

• BP神经网络
• 风速预报
• 风速修订
• 分级预测

本文利用2016—2021年南通兴东机场整点报文数据，采用BP人工神经网络建立南通机场风速预报模型，将南通机场风速进行分级，并进行6 h和24 h模拟预报，以期对南通机场风速分级预报数值进行修订并讨论风速分级预报的准确率。结果如下：当风为1级、2级风时，风速无须修订；3级风时，6 h预报风速可修订增加0.6 m/s,24 h可修订增加3.8 m/s；而4级风时，6 h预报风速和24 h预报风速则分别修订增加1.0 m/s和4.8 m/s。利用2020年样本资料进行检验，在预报风速数值分级修订后，准确率结果如下：对民航安全运行有影响的4级风6 h准确率为66%,24 h为64%。再利用模型对2021年12月进行试预报可得：4级风6 h准确率为75%,24 h为73%。上述结果表明，该神经网络模型可以为南通机场风速预报提供一定的依据。

• 单位
  长江师范学院