——遗传神经网络集合预报系统
    11月14日，西北太平洋台风强度遗传神经网络集合预报系统在中央气象台台风业务平台上安装完成。这一算法的引入拓宽了台风强度主观预报的参考来源，将有助于提升西北太平洋台风强度的预报能力。
    “算法应用已经从南海台风扩展到整个西北太平洋台风。 ”遗传神经网络集合预报系统主要研发负责人、广西壮族自治区气象局特聘专家金龙对记者说。
    “将影响台风的各种因子进行归纳，对各种参数进行计算，这种计算要达几万次，然后将各因子比例调到最佳，在此基础上建立预报方程，用人工神经网络方法建立台风强度和路径的预报模型，在实际业务中用于预报台风的强度和路径。 ”自治区气象台科技人员向记者介绍人工神经网络方法在台风预报中的运用。
    “将遗传算法与神经网络相结合来进行集合预报，是这一系统的最大特色。 ”金龙一边展示系统平台，一边介绍道。利用遗传算法同时优化神经网络连接权和网络结构的热带气旋强度、移动路径预报建模理论方法，是国内外台风业务预报研究和应用的首创性工作。多年来，金龙从事人工神经网络气象预报建模理论方法与预报应用的研究，现已建立了神经网络的各种短期气候预测模型、时间序列的神经网络预报建模、神经网络的混合预报模型，开展了神经网络的数值预报产品释用、强降水云图预报等应用研究。将遗传神经网络算法发展成智能计算的集合预报方法，在统计预报领域甚为少见。
    “在2010年南海台风的强度预报中，遗传神经网络集合预报误差最小。 ”上海台风研究所统计国内各个台风强度预报算法后得出结论。翻开2011年的记录，遗传神经网络集合预报战绩不俗，在影响广西的6个台风的强度预报中，24小时误差为2.8米/秒，48小时误差为4.2米/秒。
    2009年，国际大气科学重要学术期刊——美国 《每月天气评论》以首篇论文的显要位置刊载了金龙等撰写的 《台风强度的非线性人工智能集合预报方法研究》一文。近年来，金龙带领的 “广西非线性人工智能气象预报技术研究”创新团队，在这一研究领域发表了40多篇SCT、 EI和国家自然科学核心期刊论文，举办了3届 “智能计算气象预报应用”国际学术专题会议。在十年间，连续获得3个国家自然科学基金的资助，并在2009年和2010年连续两年获得广西壮族自治区科技进步二等奖。
    目前，遗传神经网络集合预报系统已在广西气象台、广西气候中心、北海、玉林等气象部门的实际业务预报中得到推广应用，并在各地的热带气旋防灾减灾工作中发挥了重要作用，得到地方政府领导的表扬，取得了重大的社会和经济效益。