人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用  

The Application of Artificial Neural Network to Short and Mid-Range Temperature Forecast in Tibet

作　　者：马学款[1] 普布次仁 唐叔乙 林志强 

机构地区：[1]中国气象局国家气象中心,北京100081 [2]西藏自治区气象台,西藏拉萨850000

出　　处：《高原气象》2007年第3期491-495,共5页Plateau Meteorology

基　　金：中国气象局2005年气象新技术推广项目"精细化大气要素中短期客观预报业务系统开发"(CMATG2005M07)资助

摘　　要：根据2003年11月—2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料,采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模,在ECWMF、T213等模式数值预报产品释用基础上,进行1-7天逐日最高、最低温度模拟预测。模型业务试用结果表明,该神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,其预报结果能够满足实时预报的精度要求,对西藏中、短期极端温度的实时业务预报具有较好的参考价值。According to the meteorological data of 32 stations in Tibet from November 2003 to October 2005,based on the interpretation of numerical forecasting products of ECWMF,T213 and so on,an artificial neural network model is constructed with dynamic learning rate BP algorithm to forecast daily maximum/minimum temperature from one day to seven days.The results show that the neural network model has preferable adaptive learning and non-linear mapping abilities and its forecast results can satisfy the precision requirement for real-time forecast,which has good referenced value in short and mid-range real-time operational forecast of extreme temperature.

关 键 词：神经网络 BP算法 最高温度 最低温度 数值预报产品释用 

分 类 号：P456.9[天文地球—大气科学及气象学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]