多模式集成的RBF神经网络天气预报

• 作者: 吴振玲 潘璇 熊聪聪 赵奇
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 集成预报 多模式 神经网络 径向基函数
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 【信息科学与技术】
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|P456.1
• 字数: 2670字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.2014.01.015

摘要

针对复杂庞大的多模式数值预报数据，提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型。根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点，将多种单模式数据作为RBF神经网络输入，网络输出为集成预报结果。实验表明：RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差，更加贴近了真实数据，并且在稳定性和实效性方面均有良好表现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊聪聪	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	47	243	10.0	13.0
2	吴振玲		6	45	5.0	6.0
3	赵奇	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	5	10	2.0	3.0
4	潘璇	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	2	21	2.0	2.0