最优子集神经网络高温预报模型
利用2003-2007年6~9月ECMWF格点场资料,使用差分法、天气诊断、因子组合等方法构造出能反映本地天气动力学特征的预报因子库,采用press准则初选因子,尝试用最优子集方法进行神经网络夏季6~9月≥35℃高温预报模型的建模方法研究.2008年7月预报系统投入业务应用,检验证明所构造的神经网络高温预报模型具有更好的拟合和预报效果,为神经网络在灾害性天气预报的应用研究提供了新的思路和方法.
最优子集回归、高温极值、神经网络
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TP183(自动化基础理论)
甘肃省青年科研开发基金
2012-08-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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