臺灣地處亞熱帶，是熱帶氣旋及颱風活動之重要行經路徑。每逢颱風來襲，常帶來重大傷亡，平均每年造成高達數百億元之損失。而颱風災害之預防首重準確之颱風路徑預測，但由於缺乏臺灣東部外海觀測資料，致無法精確掌握颱風實際結構，且目前對於颱風移動及結構變化物理機制之瞭解仍屬有限，而現今先進國家之前置24小時颱風平均路徑預測誤差約120公里(即前置6小時平均路徑誤差約30公里)，因此對於颱風路徑的預報仍存在相當程度的不確定性。
本研究以自組性網路架構之資料處理群集分析(GMDH，Group Method of Data Handling)演算法為基礎，以2003年至2007年觀測之8個颱風事件資訊利用颱風中心經緯度（Lat & Lon）及太平洋高壓區(SH)、季風槽區(MT)、大陸高壓區(CH)等三區之位渦擾動伴隨駛流在沿颱風行進方向的投影比值(AT)為模式輸入參數，利用價廉之個人電腦替代動輒千萬之超級電腦來建立資料輸入~結果輸出關係之「颱風移動路徑預測模式」，進行前置時間6小時之路徑預測。並以遞迴結構(Recursive mode of GMDH)演算進行模式參數之及時修正，使模式能自我調整而具時變性。另搭配颱風移動速率修正模式，可持續達到路徑精確預測的效果。
根據逐時分析結果顯示，GMDH架構之自組非線性模式係較SGMDH (Stepwise Regression mode of GMDH)為佳之演算法，故以此架構逐一模擬測試8個颱風事件完成本文最佳之建模。據預測結果顯示，其平均誤差均方根(RMSE)、相關係數(CC)、平均絕對偏差(MAD)及平均路徑預測誤差分別為0.40~1.55度、88.39%~98.79% 、0.19~0.67度、43.90~168.60公里。另由遞迴結構之GMDH模式可改善整體平均精度約58%。為更進一步改善模式誤差，本文搭配颱風移動速率修正原模式之時間延遲問題，使整體平均路徑預測偏差再縮小至34.60公里，可再提升約33%之準確性。此結果與現今世界先進國家之前置6小時平均颱風路徑預測誤差相近。

A prior 6hrs typhoon moving tracks forecasting model developed by using the GMDH (Group Method of Data Handling) structure of Self-Organization algorithm with the parameters of along-track component(AT) of associated steering flow produced by regarding potential vortices in Pacific high pressure area(SH), monsoon trough zone(MT) and continental high pressure area(CH) is proposed in the paper. The model is calibrated with the data of 8 typhoon events during 2003 to 2007. The recursive GMDH procedure then adjusted coefficients to match the time variant properties in forecasting steps to improve the accuracy of model predictability by updating data. The typhoon moving speed is introduced finally to advance modification and result the average path deviation of 34.6km in prior 6hrs typhoon moving tracks forecasting.

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