基于神经网络和主分量的日极值气温预测方法

摘要

本研究是选取天津市津南国家一般气象站(站号54622)的观测数据,经过相关性分析,得到12个气象要素作为预报因子,然后通过主分量的方法进行降维,采用BP神经网络模型,建立了天津市津南区日极值气温预报模型.通过优化和调整,计算德到的预报样本误差小于2℃的结果占85.19％,日最高气温平均误差1.53℃,日最低气温平均误差1.03℃.说明了本方法有一定的实用价值,对区县级台站的日极值气温订正预报有很好的指导意义.