典型文献
基于前馈式神经网络的多源精细化降水预报及检验
文献摘要：
选取国家气象信息中心多源融合降水产品、四川省智能网格气象预报产品、德阳市实况降水观测资料以及欧洲中心数值预报资料,应用前馈式神经网络及最优逼近方法对德阳市降雨预报系统进行训练,并利用多源融合降水资料对预报结果进行检验.结果表明:改进后的系统不仅能对输入层因子的降水及其落区预报进行有效的智能优化,还使得暴雨天气过程中强降水中心分布和极端降水量的预报结果更加接近实况,总之可为预报员开展本地降水预报业务提供有益的参考.
文献关键词：
前馈式神经网络;智能网格预报;多源融合;精细化降水预报
中图分类号：
作者姓名：
雍星;陈佳;赖维肖;陈丹妮
作者机构：
四川省德阳市气象局,德阳 618000
文献出处：
引用格式：
[1]雍星;陈佳;赖维肖;陈丹妮-.基于前馈式神经网络的多源精细化降水预报及检验)[J].高原山地气象研究,2022(02):69-74
A类：
前馈式神经网络,精细化降水预报
B类：
气象信息,信息中心,多源融合降水,降水产品,气象预报,预报产品,德阳市,实况,降水观测,观测资料,心数,数值预报,最优逼近,降雨预报,预报系统,降水资料,输入层,落区预报,智能优化,暴雨天气,天气过程,强降水,极端降水量,总之,预报员,报业,智能网格预报
AB值：
0.340301
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