人工神经网络法和线性回归法对降水相态的预报效果对比

• 作者: 宗志平 董全 黄小玉
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 线性回归 降水相态 对比
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 324-332
• 页数: 9页
• 分类号: P456
• 字数: 8021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2013.03.006

摘要

本文主要对相同条件下线性回归法(LR)和人工神经网络法(ANN)对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验.选取降水发生时和发生前6h的地面2 m温度、露点温度作为预报因子,对降雨、雨夹雪和降雪进行预报.应用国家气象中心2001-2011年我国地面756站实况观测资料,其中应用2001-2010年资料对方法进行训练,2011年资料用来对比检验预报效果.结果显示,(1)两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力,对降雪预报最好,其次是降雨和雨夹雪；(2)两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好；(3)无论是对全国还是长江中下游流域,在相同条件下,ANN法的预报效果大都优于LR法,当温度和露点温度预报准确时,ANN法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宗志平		21	511	12.0	21.0
2	董全		9	66	5.0	8.0
3	黄小玉		8	70	5.0	8.0