【摘 要】
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台风是一种极具破坏性的自然灾害,我国又地处西北太平洋台风高发区域,平均每年有7个台风登陆我国东南沿海地区,造成我国重大经济损失和人员伤亡。在工程中,风场信息是开展建筑风效应分析的基础,但是现有建筑风荷载规范对风场的描述大多针对良态风。而台风是一种异常风,它的风剖线与良态风存在明显的差异。为了解决台风风压场沿高度假定不变的问题,需要建立台风三维风压场模型,而台风的强度与路径是建立三维气压场模型的基础
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台风是一种极具破坏性的自然灾害,我国又地处西北太平洋台风高发区域,平均每年有7个台风登陆我国东南沿海地区,造成我国重大经济损失和人员伤亡。在工程中,风场信息是开展建筑风效应分析的基础,但是现有建筑风荷载规范对风场的描述大多针对良态风。而台风是一种异常风,它的风剖线与良态风存在明显的差异。为了解决台风风压场沿高度假定不变的问题,需要建立台风三维风压场模型,而台风的强度与路径是建立三维气压场模型的基础。目前台风强度与路径预测主要是由气象台提供,在工程实际应用中,存在着尺度和计算资源上的限制。本文基于气象数据,采用了深度学习技术,建立台风强度及路径的预测模型,首先将台风预测的问题转化为时序预测问题;再将一维数据预测转化为图像预测,通过下一时刻的图像特征识别关键参数,从而实现台风预测。论文主要的内容及结论如下:本研究主要工作涉及台风参数识别,台风参数预测和台风生成预测;从技术上说,根据数据类型的不同,可划分出基于文本的预测和基于图像的预测;根据模型结构的不同,可以划分为端到端和非端到端。端到端是指深度学习模型直接从原始数据到输出映射。根据端到端的思想,本研究改进了Conv LSTM模型,实现组图的台风参数预测。而本研究所提出的非端到端技术是指首先利用时空预测模型（Conv LSTM与SA-Conv LSTM）预测下一时刻的卫星云图,再利用目标识别模型识别目标。利用非端到端技术本研究提出了PQTC方案和FSTC方案;PQTC方案不仅成功的预测未来24小时台风强度,而且有效发现台风快速增强的情况;FSTC方案不仅解决了数据及时性问题,而且成功预测了未来48小时的台风生成。此外,本研究设计了一种适用于图像预测的损失函数,成功的解决了边缘噪声度量缺陷等问题。为了验证模型的合理性,本研究采用案例分析、可视化以及与传统方法对比等方式,成功验证模型具有一定的可靠性。在高层建筑中,风荷载是其主要的控制荷载,本研究将有助于台风的全生命周期模拟和沿海风灾害评估。
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