神经网络汛期降水短期气候预测模型

吴有训; 程雪生; 胡安霞

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神经网络汛期降水短期气候预测模型

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用1960-2005年每年5-9月安徽宣城7县(市)平均降水量作为预报对象,在对应降水前期逐月74项大气环流特征量资料、500hPa月平均高度场和月平均海温场资料中选取因子.采用主分量分析方法构造网络学习矩阵,降低矩阵维数,提高网络预测模型泛化性能.建立的神经网络汛期降水短期气候预测模型对历年样本拟合精度高,试报效果较好,可在气候预测业务中使用.

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来源
《数学的实践与认识》 |2010年第3期|103-106|共4页
作者
吴有训; 程雪生; 胡安霞;
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作者单位

安徽省宣城市气象局;

安徽宣城242000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类降水预报;数学模拟;
关键词
神经网络; 降水预测; 主分量分析;

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