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人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用
被引：36
作者：
马学款
[1
]
普布次仁
[2
]
唐叔乙
[2
]
林志强
[2
]
机构：
[1] 中国气象局国家气象中心
[2] 西藏自治区气象台
来源：
关键词：
神经网络;
BP算法;
最高温度;
最低温度;
数值预报产品释用;
D O I：
暂无
中图分类号：
P456.9 [其他预报方法];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
根据2003年11月—2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料,采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模,在ECWMF、T213等模式数值预报产品释用基础上,进行1～7天逐日最高、最低温度模拟预测。模型业务试用结果表明,该神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,其预报结果能够满足实时预报的精度要求,对西藏中、短期极端温度的实时业务预报具有较好的参考价值。
引用
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