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人工神經網絡的短期氣候定性預測方法研究
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P426.6 TP183

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國家自然科學基金項目 ( 40 0 75 0 2 1)資助


A Short-Term Climate Qualitative Forecast Model by ANN
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    摘要:

    采用EOF方法將眾多具有一定物理意義的環境場預報因子和序列周期因子進行降維去噪處理,并結合人工神經網絡前饋網絡模型,進行了影響廣西熱帶氣旋年頻數和夏季(6~8月)降水量短期氣候預測的定性預報建模方法研究。結果表明,該方法對于影響廣西熱帶氣旋的年頻數及廣西夏季降水量定性趨勢具有很好的預報能力,可作為一種新的短期氣候預測業務預報配套方法。

    Abstract:

    The dimension reducing processing was conducted by means of the EOF method on a number of the environmental field and series periodic factors with definite physical meanings.In collaboration with the artificial neural network (ANN) scheme,a qualitative forecast model for the annual frequency of tropical cyclones and summer (June to August) rainfall affecting Guangxi was worked out.The results indicate that this model has a better qualitative capability of predicting the annual frequecy of tropical cyclones and sumer rainfall over Guangxi and can be taken as an auxiliary operational short term climate prediction technique.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

覃志年 金龍 況雪源.人工神經網絡的短期氣候定性預測方法研究[J].氣象科技,2004,32(3):168~172

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