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基于BP人工神经网络的区域温度多模式集成预报试验
被引:26
作者
:
李倩
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机构:
解放军部队
解放军理工大学气象学院
解放军部队
李倩
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胡邦辉
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王学忠
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王学忠
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顾锦荣
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解放军部队
顾锦荣
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机构
:
[1]
解放军部队
[2]
解放军理工大学气象学院
来源
:
干旱气象
|
2011年
/ 02期
关键词
:
人工神经网络;
温度场预报;
多模式集成;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
P456.7 [数值预报方法];
学科分类号
:
摘要
:
基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850 hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明:该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。
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