气象
氣象
기상
METEOROLOGICAL MONTHLY
2013年
3期
324-332
,共9页
人工神经网络%线性回归%降水相态%对比
人工神經網絡%線性迴歸%降水相態%對比
인공신경망락%선성회귀%강수상태%대비
本文主要对相同条件下线性回归法(LR)和人工神经网络法(ANN)对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验.选取降水发生时和发生前6h的地面2 m温度、露点温度作为预报因子,对降雨、雨夹雪和降雪进行预报.应用国家气象中心2001-2011年我国地面756站实况观测资料,其中应用2001-2010年资料对方法进行训练,2011年资料用来对比检验预报效果.结果显示,(1)两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力,对降雪预报最好,其次是降雨和雨夹雪；(2)两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好；(3)无论是对全国还是长江中下游流域,在相同条件下,ANN法的预报效果大都优于LR法,当温度和露点温度预报准确时,ANN法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报.
本文主要對相同條件下線性迴歸法(LR)和人工神經網絡法(ANN)對降雨、雨夾雪和降雪3種降水相態的預報效果進行瞭對比檢驗.選取降水髮生時和髮生前6h的地麵2 m溫度、露點溫度作為預報因子,對降雨、雨夾雪和降雪進行預報.應用國傢氣象中心2001-2011年我國地麵756站實況觀測資料,其中應用2001-2010年資料對方法進行訓練,2011年資料用來對比檢驗預報效果.結果顯示,(1)兩種方法對3種相態降水都有一定的預報能力,對降雪預報最好,其次是降雨和雨夾雪；(2)兩種方法對北方的雨雪分界線預報比對南方的好；(3)無論是對全國還是長江中下遊流域,在相同條件下,ANN法的預報效果大都優于LR法,噹溫度和露點溫度預報準確時,ANN法對北方的雨雪分界線能進行較準確的預報.
본문주요대상동조건하선성회귀법(LR)화인공신경망락법(ANN)대강우、우협설화강설3충강수상태적예보효과진행료대비검험.선취강수발생시화발생전6h적지면2 m온도、로점온도작위예보인자,대강우、우협설화강설진행예보.응용국가기상중심2001-2011년아국지면756참실황관측자료,기중응용2001-2010년자료대방법진행훈련,2011년자료용래대비검험예보효과.결과현시,(1)량충방법대3충상태강수도유일정적예보능력,대강설예보최호,기차시강우화우협설；(2)량충방법대북방적우설분계선예보비대남방적호；(3)무론시대전국환시장강중하유류역,재상동조건하,ANN법적예보효과대도우우LR법,당온도화로점온도예보준학시,ANN법대북방적우설분계선능진행교준학적예보.
