BP神經網絡在長期天氣過程預報中的應用試驗
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P45 U260.331.2

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重慶市應用基礎研究項目(2003-7987)和重慶市科技攻關項目(2004-8257)資助


Application Experiment of BP Neural Network Model in Long-Term Weather Forecasts
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    采用誤差反傳前向網絡(簡稱BP網絡)方法,以日、月相概率作為輸入因子,建立長期天氣預報模型.結果表明,模型的業務預報試驗效果比較理想,對較大降水和升(降)溫過程均有一定預報能力,相對于傳統的單純運用日、月相概率預報長期天氣過程的方法,BP神經網絡方法具有預報較客觀、準確率較高等特點,在目前長期天氣預報理論和數值預報模式尚不能用于實際業務的情況下具有較大的應用價值.

    Abstract:

    A forecast model for long-term weather forecast is established in terms of a BP neural network using solar-lunar positions as input factors. The results of the operational experiments show that the model is superior compared to the model using solar-lunar position probability directly. The forecasting capability of the model based on the BP neural network technology is good for relatively large rainfall and temperature-increasing/decreasing weather processes. It is an important and useful model for operational forecasting practice at present.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉德 李晶 李永華 向波 李梗. BP神經網絡在長期天氣過程預報中的應用試驗[J].氣象科技,2006,34(3):250~253

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  • 收稿日期:2005-02-28
  • 定稿日期:2005-05-08
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