10.3969/j.issn.1006-9348.2018.03.072
基于WRF数值模式的DBN风速预测模型研究
为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)数值模式风速预报的准确度,引入深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN),构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型.利用WRF数值模式进行风速预报,将预报结果与70m高的测风塔实际数据作为网络的输入对深度信念网络进行逐层训练,在Matlab平台上建立DBN风速预测模型并进行仿真.经验证:基于WRF数值模式的DBN风速预测模型的相对均方根误差为11.03%,比支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测模型降低了4.41%.实验结果表明:该模型能很好地预测风速并且得到了较高的预测精度.
数值天气预报模型、深度置信网、风速预测
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61562086,61462079,61363083、61262088;新疆”万人计划”后备项目wr2015bj01
2018-05-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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