BP人工神经网络在福建MM5模式大风预报的释用研究

摘要

本文利用福建省MM5中尺度数值模式输出的福建沿海6个气象站近3年的每天两次(08时和20时)48小时内6小时间隔的风速预报和实况资料,应用BP人工神经网络建立风速预报模型.对分别采用两层和一层隐层结构不同隐层节点数的人工神经网络模型进行了大量试验,同时按照风速的大小进行建模,结果表明采用一层隐层3个隐层节点数的人工神经网络模型是最佳预报风速的模型.经过人工神经网络订正后沿海的风力预报精度比MM5中尺度数值模式的精度有了很大的改善,特别是在对大风(大于10米/秒)的预报能力有极大的提高.经2008年1-10月的实际应用说明,中尺度数值预报经过人工神经网络订正后的风力预报精度有了明显提高,有较好的应用价值.