月降水量的神经网络混合预报模型研究

• 作者: 李永华 王业宏 罗莹 金龙
• 来源期刊: 高原气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 混合模型 月降水量 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 页码范围: 618-623
• 页数: 6页
• 分类号: P456
• 字数: 5580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0534.2003.06.014

摘要

以均生函数表征预报量自身周期变化,结合500 hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子,采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型.分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验,结果表明,这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型,具有更好的物理基础和预报能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金龙		43	694	14.0	24.0
2	罗莹		3	66	3.0	3.0
3	王业宏		5	194	5.0	5.0