最优子集神经网络高温预报模型

被引：5

作者：

李玲萍 ^{[1
,2
]}

尚可政 ^{[3
]}

钱莉 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室

[2] 甘肃省武威市气象局

[3] 兰州大学大气科学学院

来源：

干旱区地理 | 2012年 / 35卷 / 01期

关键词：

最优子集回归; 高温极值; 神经网络;

D O I：

10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2012.01.012

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; P457.3 [温度预报];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0706 ; 070601 ;

摘要：

利用2003-2007年6～9月ECMWF格点场资料,使用差分法、天气诊断、因子组合等方法构造出能反映本地天气动力学特征的预报因子库,采用press准则初选因子,尝试用最优子集方法进行神经网络夏季6～9月≥35℃高温预报模型的建模方法研究。2008年7月预报系统投入业务应用,检验证明所构造的神经网络高温预报模型具有更好的拟合和预报效果,为神经网络在灾害性天气预报的应用研究提供了新的思路和方法。

引用

页码：67 / 72

页数：6

共 12 条

[1] 人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用 [J].