人工神经网络在梅雨期短期降水分级预报中的应用

• 作者: 段婧 苗春生
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 预报因子 降水分级预报
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: P4
• 字数: 5569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0526.2005.08.007

摘要

将人工神经网络应用于南京夏季梅雨期短期降水分级预报.根据梅雨期天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS(高分辨率有限区域预报系统)资料中寻找预报因子;然后分别用两种方法选取输入因子对人工神经网络进行训练,并分别利用抽取的五天做降水分级预报检验.通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现:与HLAFS降水预报相比,降水预报准确率由原来的66.7%提高到88.2%,漏报、错报明显减少;与逐步回归预报相比,大到暴雨的预报准确率得到了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗春生	南京信息工程大学大气科学系	49	572	13.0	22.0
2	段婧	北京大学大气科学系	4	184	3.0	4.0