基于神经网络的单站雾预报试验

被引：18

作者：

王彦磊 ^{[1
]}

曹炳伟 ^{[2
]}

黄兵 ^{[3
]}

董兆俊 ^{[1
]}

路泽廷 ^{[1
]}

陈兴明 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国人民解放军第部队

[2] 北京大学物理学院

来源：

应用气象学报 | 2010年 / 01期

关键词：

雾预报; LVQ神经网络; 逐级预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

P457 [主要气象要素和天气现象预报];

学科分类号：

摘要：

采集大连某机场2004—2007年大雾、轻雾和无雾天气事件共186例,选取雾天气事件前期(前一日08:00,14:00,20:00(北京时)实测资料)的温、压、湿、风等要素指标为预报因子,基于学习向量量化神经网络(learning vector quantization,LVQ),采用逐级预报思想建立起某机场雾天气事件的预报模型。在网络训练过程中,动态调整网络神经元比例参数,提高模型的预报能力;采用根据检验准确率适时终止训练的"先停止"技术,有效提高了模型的泛化能力。预报试验表明:无论是拟合率还是独立预报准确率,模型均已达到较高水准,具有实际应用意义。

引用

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页码：110 / 114

页数：5

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