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BP神经网络在多普勒雷达降水量的估测中的应用
利用2005年4次降雨过程的多普勒雷达体扫的回波强度资料及相应的雨量计观测资料,通过BP神经网络方法来估测临沂地区的降雨量,同时以改进的最佳窗概率配对法建立的Z-R关系估测的降雨量为对照,进一步验证BP神经网络方法的优越性.根据各个站点的平均相对误差、均方根差、相关系数和相关曲线斜率4个指标的比较,小时雨量和累计降雨量估测结果表明: BP神经网络估测精度要明显优于Z-R关系式,训练样本的精度高于检验样本的精度,BP神经网络估测的降雨量与站点实测雨量吻合性较好,能够较真实地反映地面降雨情况;Z-R关系式估测的降雨量随着雨强的不同表现为不同程度的低估现象.
作 者： 邵月红 张万昌 刘永和 孙成武 傅成玉 SHAO Yue-hong ZHANG Wan-chang LIU Yong-he SUN Cheng-wu FU Cheng-yu 作者单位： 邵月红,SHAO Yue-hong(南京大学,国际地球系统科学研究所,南京,江苏210093)张万昌,刘永和,ZHANG Wan-chang,LIU Yong-he(中国科学院,大气物理所东亚区域气候-环境重点实验室/全球变化东亚区域研究中心,北京100029)
孙成武,傅成玉,SUN Cheng-wu,FU Cheng-yu(临沂市气象局,临沂,山东276004)
刊 名： 高原气象 ISTIC PKU 英文刊名： PLATEAU METEOROLOGY 年，卷(期)： 2009 28(4) 分类号： P426.6 关键词： BP神经网络 多普勒雷达 降水估测【BP神经网络在多普勒雷达降水量的估测中的应用】相关文章：
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