Empiriska eller statistiska metoder har introducerats i meteorologi och oceanografi i fyra olika stadier: 1) linjär regression (och korrelation), 2) huvudsaklig komponentanalys (PCA), 3) kanonisk korrelationsanalys, och nyligen 4) neurala nätverk (NN) modeller. Trots NN-modellernas stora popularitet på många områden finns det tre hinder för att anpassa NN-metoden till meteorologi-oceanografi, särskilt i storskaliga, lågfrekventa studier: a) ickelinjär instabilitet med korta dataposter, b) stora rumsliga datafält och c) svårigheter att tolka de ickelinjära NN-resultaten. Den senaste tidens forskning visar att dessa tre hinder kan övervinnas. För hinder a visade sig ensemblemedelvärdet vara effektivt för att kontrollera icke-linjär instabilitet. För b användes PCA-metoden som ett förfilter för att komprimera de stora rumsliga datafälten. För c) skulle det mystiska dolda lagret kunna ges en fasrymdstolkning och spektralanalys med hjälp av förståelse för de icke-linjära NN-relationerna. Med dessa och framtida förbättringar utvecklas den ickelinjära NN-metoden till en mångsidig och kraftfull teknik som kan förstärka traditionella linjära statistiska metoder vid analys och prognostisering av data; till exempel har NN-metoden använts för att förutsäga El Niño och för ickelinjära PCA. NN-modellen anses också vara en typ av assimilering av data av olika slag, vilket gör att den lätt kan kopplas till dynamiska modeller under angränsande dataassimilering, vilket resulterar i en ny klass av hybrida neural-dynamiska modeller.
I REF används huvudkomponentanalys (PCA) för att komprimera stora rumsliga fält följt av montering av ett neuralt nätverk på komprimerade dataset.
Applying Neural Network Models to Prediction and Data Analysis in Meteorology and Oceanography
{'venue': None, 'journal': 'Bulletin of the American Meteorological Society', 'mag_field_of_study': ['Physics']}