气象科技
氣象科技
기상과기
METEOROLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY
2013年
3期
516-521
,共6页
TREC%临近预报%人工神经网络%支持向量机
TREC%臨近預報%人工神經網絡%支持嚮量機
TREC%림근예보%인공신경망락%지지향량궤
TREC%nowcasting%artificial neural network%support vector machine
选取单部雷达的CAPPI资料,在TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)的基础上,引入径向基函数网络、广义回归网络、小波BP网络3种人工神经网络以及支持向量机,对雷达反射率因子进行1h的临近预报研究,并与TREC外推预报的结果进行了比较.使用了命中率、虚警率、漏报率、临界成功指数、相关系数和均方根误差6个指标检验人工神经网络、支持向量机和TREC的预报效果.结果表明:在使用这些指标检验预报效果时设定的阈值对预报结果的评价有影响；网络与TREC以及不同的网络之间的预报结果存在着差异；与TREC相比,支持向量机比TREC总体上能更好地预报未来1h以内强对流性天气的发展变化情况.
選取單部雷達的CAPPI資料,在TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)的基礎上,引入徑嚮基函數網絡、廣義迴歸網絡、小波BP網絡3種人工神經網絡以及支持嚮量機,對雷達反射率因子進行1h的臨近預報研究,併與TREC外推預報的結果進行瞭比較.使用瞭命中率、虛警率、漏報率、臨界成功指數、相關繫數和均方根誤差6箇指標檢驗人工神經網絡、支持嚮量機和TREC的預報效果.結果錶明:在使用這些指標檢驗預報效果時設定的閾值對預報結果的評價有影響；網絡與TREC以及不同的網絡之間的預報結果存在著差異；與TREC相比,支持嚮量機比TREC總體上能更好地預報未來1h以內彊對流性天氣的髮展變化情況.
선취단부뢰체적CAPPI자료,재TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)적기출상,인입경향기함수망락、엄의회귀망락、소파BP망락3충인공신경망락이급지지향량궤,대뢰체반사솔인자진행1h적림근예보연구,병여TREC외추예보적결과진행료비교.사용료명중솔、허경솔、루보솔、림계성공지수、상관계수화균방근오차6개지표검험인공신경망락、지지향량궤화TREC적예보효과.결과표명:재사용저사지표검험예보효과시설정적역치대예보결과적평개유영향；망락여TREC이급불동적망락지간적예보결과존재착차이；여TREC상비,지지향량궤비TREC총체상능경호지예보미래1h이내강대류성천기적발전변화정황.
