典型文献
基于BP神经网络的降水量估算模型在自动气象站降水量质量控制中的应用
文献摘要：
为提高自动气象站降水量质量控制效果和效率,针对传统空间一致性检查方法在对流性降水质量控制中效果不佳,且参数估计复杂、应用不便的问题,提出了基于BP神经网络的自动气象站降水量估算模型,模仿人脑神经系统结构和信息处理方式对自动气象站降水量、位置数据进行学习,利用邻近站小时降水量、邻近站与待检站距离估算出待检站降水量,进而通过对比估算值与实测值的差异,完成实测降水量质量控制.模型采用三层网络结构,综合4种经验公式确定隐层节点数的区间,使用试凑法和对比法确定最优节点数和最优训练函数.模型通过训练,达到较好的估算效果,训练、检验、预测样本估算值与实测值R2均超过0.9;与空间插值法估算值相比,神经网络模型估算准确性更高.利用模型对宁河镇、汉沽街降水量异常实例的分析结果表明,模型估算值能准确反映出实测降水量偏低的情况.通过比较站点实测降水量与神经网络模型估算结果,可及时发现异常降水数据,提升质量控制工作的效果和效率,提高自动气象站维修保障的针对性.
文献关键词：
神经网络;质量控制;空间一致性;降水量
中图分类号：
作者姓名：
年飞翔;郭阳;徐梅;黄纯玺;金津;黄文婷;梁健;王艺
作者机构：
天津市气象信息中心,天津 300000;重庆市气象科学研究所,重庆 400000
文献出处：
引用格式：
[1]年飞翔;郭阳;徐梅;黄纯玺;金津;黄文婷;梁健;王艺-.基于BP神经网络的降水量估算模型在自动气象站降水量质量控制中的应用)[J].气象与环境科学,2022(06):101-107
A类：
B类：
水量估算,估算模型,自动气象站,传统空间,空间一致性,一致性检查,检查方法,对流性降水,参数估计,人脑,脑神经,系统结构,信息处理,位置数据,小时降水量,距离估算,实测值,经验公式,隐层节点,试凑法,对比法,算效,预测样本,空间插值法,宁河,汉沽,发现异常,降水数据,提升质量,质量控制工作,维修保障
AB值：
0.312604
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