基于机器学习的宁海县气温降尺度推算研究

摘要

针对当前气温预报精细化程度无法满足经济发展及人民群众的需求,利用宁海县22个气象站2013—2016年的逐日气温资料、EC数值模式气温预报资料以及各站点的地理信息资料,实况资料作为输出,数值预报、地理信息资料作为输入,构建DBN神经网络气温预报模型。经过训练的神经网络模型对数值预报气温资料有正的订正作用,对站点平均预报准确度缩小1.18℃,该模型可以用于气温降尺度业务实际。