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基于人工神经网络算法的渤海海风预报方法研究
被引量:
12
1
作者
杨晓君
张楠
+2 位作者
陈宏
从靖
徐威
《干旱气象》
2019年第1期146-152,共7页
基于2015—2017年常规海洋气象观测资料、天津中尺度天气预报模式(TJ-WRF)预报产品、EC数值预报及其集合预报产品,建立了渤海BP神经网络两级海风预报模型,该模型在大量历史样本的拟合训练基础上分别实现小风和大风与相关因子间的非线性...
基于2015—2017年常规海洋气象观测资料、天津中尺度天气预报模式(TJ-WRF)预报产品、EC数值预报及其集合预报产品,建立了渤海BP神经网络两级海风预报模型,该模型在大量历史样本的拟合训练基础上分别实现小风和大风与相关因子间的非线性映射,其结果有较高的预报准确率。一年的业务试用期间,该模型对各风级、各预报时效的预报能力基本稳定,预报误差较使用该释用技术前数值模式误差有所减小,72 h内风速平均绝对误差为1. 72 m·s^(-1);对灾害大风的预报准确率仍能保持较高水平,8级风风速平均绝对误差仅为1. 77 m·s^(-1)。
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关键词
数值预报统计释用
BP神经网络
两级海风
预报
模型
渤海
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职称材料
题名
基于人工神经网络算法的渤海海风预报方法研究
被引量:
12
1
作者
杨晓君
张楠
陈宏
从靖
徐威
机构
天津市气象台
出处
《干旱气象》
2019年第1期146-152,共7页
基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划(青年项目)(15JCQNJC07600)
天津市应用基础与前沿技术研究计划(16JCYBJC21500)
+1 种基金
天津市气象局连续支持项目(201804lxxm01)
环渤海区域科技协同创新基金项目(QYXM201603)共同资助
文摘
基于2015—2017年常规海洋气象观测资料、天津中尺度天气预报模式(TJ-WRF)预报产品、EC数值预报及其集合预报产品,建立了渤海BP神经网络两级海风预报模型,该模型在大量历史样本的拟合训练基础上分别实现小风和大风与相关因子间的非线性映射,其结果有较高的预报准确率。一年的业务试用期间,该模型对各风级、各预报时效的预报能力基本稳定,预报误差较使用该释用技术前数值模式误差有所减小,72 h内风速平均绝对误差为1. 72 m·s^(-1);对灾害大风的预报准确率仍能保持较高水平,8级风风速平均绝对误差仅为1. 77 m·s^(-1)。
关键词
数值预报统计释用
BP神经网络
两级海风
预报
模型
渤海
Keywords
statistical interpretation of NWP products
BP neural network
sea wind forecast
Bohai Sea
分类号
P457.5 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络算法的渤海海风预报方法研究
杨晓君
张楠
陈宏
从靖
徐威
《干旱气象》
2019
12
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参考文献
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