神经网络模型预报湖北汛期降水量的应用研究

• 作者: 宇如聪 张礼平 胡江林
• 来源期刊: 气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 短期气候预测 交叉检验 自然正交展开
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 短论
• 页码范围: 776-783
• 页数: 8页
• 分类号: P4
• 字数: 5384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0577-6619.2001.06.014

摘要

使用人工神经网络方法建立了湖北省汛期(6～8月)总降水量的短期气候预测模型,该神经网络模型的输入是汛期前期(2～4月)的北半球月平均500 hPa高度场、海平面气压场和太平洋海温场的扩展自然正交展开(EEOF)的前几个主要模态的时间系数,输出了湖北汛期降水场的自然正交展开(EOF)的前2个主要模态的时间系数.41 a历史资料的交叉检验表明:样本试验的预报技巧评分平均为0.246,虽然该模型对各年的预报效果仍存在一定的不稳定性,但它可为湖北汛期降水的短期气候预测提供一种具有明显统计预报正技巧的预报方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宇如聪	中国科学院大气物理研究所	20	687	14.0	20.0
2	胡江林		7	148	4.0	7.0
3	张礼平	武汉中心气象台	1	59	1.0	1.0