人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用

• 作者: 唐叔乙 普布次仁 林志强 马学款
• 来源期刊: 高原气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 BP算法 最高温度 最低温度 数值预报产品释用
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 491-495
• 页数: 5页
• 分类号: P456.9|TP18
• 字数: 4999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0534.2007.03.008

摘要

根据2003年11月-2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料, 采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模, 在ECWMF、 T213等模式数值预报产品释用基础上, 进行1～7天逐日最高、最低温度模拟预测.模型业务试用结果表明, 该神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力, 其预报结果能够满足实时预报的精度要求, 对西藏中、短期极端温度的实时业务预报具有较好的参考价值.