基于卡尔曼滤波的神经网络月平均气温预测模型

摘要：

利用湛江市近50年来的月平均气温时间序列资料,将卡尔曼滤波与人工神经网络方法相结合,建立了湛江气温的短期气候预测模型.试验结果表明,这种基于卡尔曼滤波的神经网络模型对湛江的平均气温具有较好的预测能力,在平均绝对误差(MAE)小于1.5℃的条件下,实际预报准确率达到91.7%,对短期气候预测的业务工作具有较高的参考价值.

关键词：月平均气温、卡尔曼滤波、神经网络预测模型

所属期刊栏目：25

分类号：P456.9(天气预报)

在线出版日期：2006-02-23（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：4-6