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基于人工神经网络的集成预报方法研究和比较
被引：90
作者：
金龙
陈宁
林振山
机构：
[1] 江苏省气象科学研究所
[2] 南京大学大气科学系
来源：
关键词：
神经网络，预报集成，长期预报，比较分析;
D O I：
暂无
中图分类号：
P456.9 [其他预报方法];
学科分类号：
摘要：
用人工神经网络方法对同一预报量的各个子预报方程进行集成预报研究，并以同样的子预报方程进行回归、平均和加权预报集成。对神经网络集成预报模型与各个子预报方程及其它集成预报方法进行了对比分析研究。结果表明，人工神经网络方法所构造的集成预报模型不仅对历史样本的拟合精度比各个子预报方法及其它集成预报方法更好，独立样本的试验预报结果也显示出更好的预报准确性。并且，采用神经网络方法进行预报集成，可以避免以往集成预报方法难以确定权重系数的困难
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