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基于PSO-BP神经网络的探空湿度太阳辐射误差修正 被引量:6
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作者 单鹏 冒晓莉 +2 位作者 张加宏 马涛 陈永 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第19期1-8,共8页
采用计算流体动力学(CFD)软件仿真太阳辐射偏干误差可获得无线探空仪的湿度修正因子,提高了湿度廓线的精度,有助于提升天气预报、气候预测及气象灾害预报预警能力。但湿度修正因子存在明显的时空分布特性,采用CFD方法对每条湿度廓线进... 采用计算流体动力学(CFD)软件仿真太阳辐射偏干误差可获得无线探空仪的湿度修正因子,提高了湿度廓线的精度,有助于提升天气预报、气候预测及气象灾害预报预警能力。但湿度修正因子存在明显的时空分布特性,采用CFD方法对每条湿度廓线进行修正计算量庞大。针对这一问题,以CFD软件仿真出典型气压、太阳辐射量和太阳高度角下的温度误差作为数据样本,通过粒子群优化(PSO)的BP神经网络构建预测模型,对探空湿度太阳辐射温度误差进行预测,并利用饱和水汽压逼近公式推算湿度测量的修正因子。研究结果表明,以南京探空站某一天的探空数据作为测试对象,CFD计算和PSO-BP预测的湿度测量太阳辐射误差吻合度较好,说明PSO-BP神经网络预测方法能够对湿度廓线的太阳辐射偏干误差进行有效修正,而且可显著提高修正效率。 展开更多
关键词 太阳辐射偏干误差(SRDB) 湿度修正因子 湿度廓线 PSO-BP神经网络
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