气象
氣象
기상
METEOROLOGICAL MONTHLY
2011年
3期
352-355
,共4页
农孟松%黄海洪%孙崇智%郑凤琴%陈伟斌
農孟鬆%黃海洪%孫崇智%鄭鳳琴%陳偉斌
농맹송%황해홍%손숭지%정봉금%진위빈
主分量%神经网络%集成预报
主分量%神經網絡%集成預報
주분량%신경망락%집성예보
运用人工神经网络与主分量分析(PCA)相结合的方法,对同一降水预报量的各种数值预报产品进行集成预报研究.结果表明:主分量人工神经网络方法所构造的集成预报模型,不仅对历史样本的拟合精度好于个各子预报产品,独立样本的实验预报结果也显示出更好的预报准确率及稳定性.业务应用前景良好.
運用人工神經網絡與主分量分析(PCA)相結閤的方法,對同一降水預報量的各種數值預報產品進行集成預報研究.結果錶明:主分量人工神經網絡方法所構造的集成預報模型,不僅對歷史樣本的擬閤精度好于箇各子預報產品,獨立樣本的實驗預報結果也顯示齣更好的預報準確率及穩定性.業務應用前景良好.
운용인공신경망락여주분량분석(PCA)상결합적방법,대동일강수예보량적각충수치예보산품진행집성예보연구.결과표명:주분량인공신경망락방법소구조적집성예보모형,불부대역사양본적의합정도호우개각자예보산품,독립양본적실험예보결과야현시출경호적예보준학솔급은정성.업무응용전경량호.
