基于全连接神经网络方法的日最高气温预报

摘要：

为了考察辅助变量、时间滞后变量设置的重要性和神经网络中嵌入层对分类变量处理的有效性,利用2015年1 月 15日-2020年 12月31 日 欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)高分辨率模式(high resolution,HRES)输出产品及中国2238个国家级地面气象站基本气象要素数据集,在全连接神经网络基础上设计4个试验,构建24 h最高气温预报神经网络模型.结果表明:加入辅助变量、时间滞后变量的特征和带有嵌入层的全连接神经网络结构的深度学习神经网络模型对HRES日最高气温预报误差均有订正效果,均方根误差降低29.72％～47.82％,温度预报准确率提高16.67％～38.89％.加入经过嵌入层处理的辅助变量后,可显著提高青藏高原中南部和西南地区东部的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例(比仅用HRES预报因子建模分别提高21.74％和14.17％),在此基础上加入时间滞后变量显著提高上述两个地区的平均绝对偏差不超过2℃C的正技巧站点比例(比仅用HRES预报因子建模分别提高40.98％和20.33％),且预报性能更加稳定.

关键词：深度学习、嵌入层、全连接神经网络、日最高气温

所属期刊栏目：33

分类号：P413;TP391;TP183

资助基金：国家重点研发计划;中国气象科学研究院科技发展基金;中国气象科学研究院基本科研业务费;国家科技支撑计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：257-269