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数值预报产品在相似延伸法中的应用 被引量:2
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作者 王咏亮 耿淑琴 《海洋预报》 北大核心 2001年第2期39-47,共9页
本文以500hPa高度场的数值预报产品为初始场,用相关系数和方差等统计量作为 相似参数,通过整个北半球、东半球及欧亚等三种不同范围的逐级筛选,查找历史同期的相似场,根据相似场其后5d的台风、温带气旋、冷空气和海雾等大... 本文以500hPa高度场的数值预报产品为初始场,用相关系数和方差等统计量作为 相似参数,通过整个北半球、东半球及欧亚等三种不同范围的逐级筛选,查找历史同期的相似场,根据相似场其后5d的台风、温带气旋、冷空气和海雾等大型天气过程的逐日变化情况建立大型天气过程编码表。选择4~5个最佳历史相似场,按编码表列出初始场之后5d的 天气过程变化情况。经综合,集成获得延伸预报,供旬天气过程预报参考使用。 展开更多
关键词 数值预报产品释用 相似延伸法 预报 相关系数 方差 台风 冷空气 天气过程
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基于递归小波神经网络的江苏城镇夏季最高气温预报预警技术 被引量:7
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作者 樊仲欣 陈旭红 谭桂容 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期56-69,共14页
针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取... 针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取气象要素且无需建立回归方程,具有泛用性好、灵活性高的特点。使用该方法基于T639的2017-2018年6-8月资料建立了江苏省南京、徐州、射阳、常州、苏州5地的最高气温预报预警模型。实验结果表明:南京、徐州、射阳3地模型的TT2和HSS35评分较反向传播神经网络方法分别平均提高了9个百分点和0.15,同时较卡尔曼滤波方法分别平均提高了17个百分点和0.2。 展开更多
关键词 地面气温 夏季最高气温 数值预报产品释用 动态因子检验 递归小波神经网络
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人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用 被引量:36
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作者 马学款 普布次仁 +1 位作者 唐叔乙 林志强 《高原气象》 CSCD 北大核心 2007年第3期491-495,共5页
根据2003年11月—2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料,采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模,在ECWMF、T213等模式数值预报产品释用基础上,进行1-7天逐日最高、最低温度模拟预测。模型业务试用结果表明,该神经网络模型具有较强... 根据2003年11月—2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料,采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模,在ECWMF、T213等模式数值预报产品释用基础上,进行1-7天逐日最高、最低温度模拟预测。模型业务试用结果表明,该神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,其预报结果能够满足实时预报的精度要求,对西藏中、短期极端温度的实时业务预报具有较好的参考价值。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 最高温度 最低温度 数值预报产品释用
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密云水库流域性暴雨的短期预报方法研究 被引量:8
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作者 张德山 邵明轩 +3 位作者 穆启占 张宝荣 刘明华 刘明 《气象》 CSCD 北大核心 2006年第11期61-66,共6页
为了探索密云水库流域性暴雨的预报,着眼于影响暴雨的天气系统,从数值预报的解释应用入手,试验制作了密云水库流域性暴雨预报方法。通过整理1970—1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料,分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值... 为了探索密云水库流域性暴雨的预报,着眼于影响暴雨的天气系统,从数值预报的解释应用入手,试验制作了密云水库流域性暴雨预报方法。通过整理1970—1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料,分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值预报产品的关系,筛选出预报指标和预报因子,使用数值预报产品的解释应用方法,根据天气环流形势的分型,分别组建了6、7、8月每个月份的未来24小时暴雨天气预报方程。预报检验表明该预报方法是可信的,同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定暴雨标准等是预报方法的关键。 展开更多
关键词 密云水库流域性 数值预报产品释用 暴雨预报
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人工神经网络在成山头风预报中的应用 被引量:5
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作者 王慧 马学款 赵伟 《海洋预报》 北大核心 2013年第1期20-24,共5页
成山头处于山东半岛最东端,由于其特殊的地理位置,使得成山头站的风对黄海海面风有很好的指示作用。本文使用2005年10月—2010年9月NCEP再分析资料(1o×1o)和实况观测资料,采用动态学习率BP网络(前馈反向传播Back Propagation,简称B... 成山头处于山东半岛最东端,由于其特殊的地理位置,使得成山头站的风对黄海海面风有很好的指示作用。本文使用2005年10月—2010年9月NCEP再分析资料(1o×1o)和实况观测资料,采用动态学习率BP网络(前馈反向传播Back Propagation,简称BP网络)算法的人工神经网络建立模型,在对T639数值预报产品解释释用基础上,针对成山头站进行了24 h和48 h模拟预测。模型预测结果显示,BP网络模型对成山头站的风力预报相对T639模式的平均绝对误差降低了28.2%(24 h)和19.7%(48 h)。对容易致灾的6级以上大风准确率提高显著,尤其是在T639模式对8级以上大风完全漏报情况下,BP模型在24 h仍有25%的预报准确率,48 h能达到50%的准确率。 展开更多
关键词 人工神经网络 BP算法 成山头 数值预报产品释用
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