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  • 首頁 > 期刊 > 氣象研究與應用 > 延伸期暴雨過程的神經網絡預報技術應用初探 【正文】

    延伸期暴雨過程的神經網絡預報技術應用初探

    作者:覃衛(wèi)堅; 廖雪萍; 陳思蓉 廣西壯族自治區(qū)氣候中心; 廣西南寧530022; 廣西壯族自治區(qū)氣象減災研究所; 廣西南寧530022

    摘要:利用DERF2.0延伸期環(huán)流預報數據資料,首先使用暴雨過程信號指標就一般降水和暴雨過程進行分類,結果延伸期逐日降水分類預報準確率為65%。最后利用逐步回歸和粒子群-神經網絡方法就延伸期暴雨綜合強度進行建模預報,逐步回歸方法在F=3條件下對廣西暴雨綜合強度預報誤差最小;粒子群-神經網絡預報誤差均小于逐步回歸方法,相對誤差較逐步回歸方法預報效果最好的方程減小了32.5%,可見粒子群-神經網絡在延伸期定量化預報中具有很好的應用前景。

    注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社。

    氣象研究與應用雜志

    氣象研究與應用雜志, 季刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內容涉及的欄目:研究論文、新技術應用、技術總結、短論等。于1956年經新聞總署批準的正規(guī)刊物。

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