一种基于人工智能的台风增水预测系统和方法

摘要

本申请公开了一种解决入海河流水文观测站(目标观测站)台风期间增水预测的智能方法，可以智能的预测目标观测站12小时以后(目标预测时间)的台风高潮增水和台风时期的高潮位信息，包括：台风增水预测选择的预测参数，包含台风即时观测数据和即时观测时间前一次台风观测数据(6小时前)的经度、纬度、台风的中心气压、最大风速、移动速度、移动方向以及河流上游来水信息(位于河流目标观测站上游的上游观测站目标预测时间之前12小时的观测增水信息)，目标观测站历史增水信息(包括目标预测时间之前24小时内的两次高潮增水信息)，这些参数概括影响台风行进路线和强度，以及影响台风风暴潮高度的参数。通过基于人工神经网络建立的预测台风增水的数学模型模拟目标观测站历史的台风增水信息，然后输入即时的台风和上游观测站和目标观测站的历史台风增水信息，从而预测目标观测站在目标观测时间的台风增水信息。

主权项

一种解决入海河流水文观测站(目标观测站)台风期间增水预测的智能方法，可以智能的预测目标观测站12小时以后(目标预测时间)的台风高潮增水和台风期间的高潮位，包括：台风增水预测选择的参数，包含台风即时观测数据和即时观测时间前一次台风观测数据(6小时前的台风观测数据)的经度、纬度、台风的中心气压、最大风速、移动速度、移动方向以及河流上游来水信息(位于河流目标观测站上游的上游观测站目标预测时间之前12小时的观测增水信息)，目标观测站历史增水信息(包括目标预测时间之前24小时内的两次高潮增水信息)，这些参数概括影响台风行进路线和强度，以及影响台风风暴潮高度的参数；通过基于人工神经网络建立的台风增水的数学模型模拟目标观测站历史的台风增水信息，然后输入即时的台风和上游观测站和目标观测站的历史台风增水信息，从而预测目标观测站在目标观测时间的台风增水信息。