人工神经网络在南京秋季短期降水预报中的应用  

Application of Artificial Neural Network(ANN) to Forecast of Nanjing's Short-term Precipitation in Autumn

作　　者：蔡仁 

机构地区：[1]新疆气象台,新疆乌鲁木齐830002

出　　处：《沙漠与绿洲气象》2007年第1期49-52,共4页Desert and Oasis Meteorology

摘　　要：利用2002年10月2日—12月1日的HLAFS资料,计算得到组合因子,通过相关系数的检验得到预报南京秋季(10—11月)降水的组合预报因子。把这些组合因子和对应的降水实况输入人工神经网络中进行学习和训练,最后得到南京秋季降水的人工神经网络预报方法。检验和试预报结果表明,预报降水的准确率为70%～80%,高于HALAF模式10%～20%。Using the HLAFS data from Oct.2, 2002 to Dec.1,2002, the combined predictor of Nanjing＇s rainfall in autumn is obtained by correlation coefficient verifying. Utilizing the predictor and corresponding rainfall data trains the ANN, and then the precipitation forecasting data is taken out in order to test the level forecast of Nanjing＇s precipitation in autumn, the results show that the correct rate of rainfall prediction is 70%～80%, 10%-20% higher than HLAFS model.

关 键 词：人工神经网络 组合预报因子 秋季降水 

分 类 号：P456.1[天文地球—大气科学及气象学]