数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2010年
3期
103-106
,共4页
神经网络%降水预测%主分量分析
神經網絡%降水預測%主分量分析
신경망락%강수예측%주분량분석
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.
用1960-2005年每年5-9月安徽宣城7縣(市)平均降水量作為預報對象,在對應降水前期逐月74項大氣環流特徵量資料、500hPa月平均高度場和月平均海溫場資料中選取因子.採用主分量分析方法構造網絡學習矩陣,降低矩陣維數,提高網絡預測模型汎化性能.建立的神經網絡汛期降水短期氣候預測模型對歷年樣本擬閤精度高,試報效果較好,可在氣候預測業務中使用.
용1960-2005년매년5-9월안휘선성7현(시)평균강수량작위예보대상,재대응강수전기축월74항대기배류특정량자료、500hPa월평균고도장화월평균해온장자료중선취인자.채용주분량분석방법구조망락학습구진,강저구진유수,제고망락예측모형범화성능.건립적신경망락신기강수단기기후예측모형대력년양본의합정도고,시보효과교호,가재기후예측업무중사용.
