人工神经网络在小区域强降水预报应用研究

摘要：

针对小区域强降水的非线性性质,利用T213数值预报产品,通过人工神经网络建模方法进行预报释用,对数量众多预报因子采用经验正交分解方法,浓缩大量因子的有效信息,建立逐日小区域强降水的人工神经网络预报模型.运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验,并与回归预报模型进行比较.结果表明,人工神经网络预报模型对小区域强降水的TS评分为0.67,而逐步回归模型的TS评分仅为0.20.由此可见,人工神经网络具有较强的处理非线性问题能力,在小区域强降水应用中具有更好的预报效果.

关键词：人工神经网络、经验正交分解、小区域、强降水预报

所属期刊栏目：26

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：科技部资助项目2004DIB3J122;广西科技攻关项目桂科攻0592005-2B;广西气象局重点研究项目桂气科200401

在线出版日期：2006-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：135-136,159