基于BP神经网络的集合卡尔曼滤波算法在资料同化中的应用分析

摘要：

本文将神经网络与集合卡尔曼滤波有机融合,研究了一种基于BP神经网络的集合卡尔曼滤波算法,并应用于数值天气预报中的资料同化中.考虑现实环境的动态变化对系统模型造成的随机干扰影响,从补偿的角度,通过实时执行神经网络输出估计误差来修正集合卡尔曼滤波的结果,即校正滤波分析值,从而完成集合卡尔曼滤波算法的改进,提高同化结果的精度.

关键词：BP神经网络、集合卡尔曼滤波、资料同化

所属期刊栏目：10

资助基金：^A湖北省教育厅科研计划项目^B^D1

在线出版日期：2021-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

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