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GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究 总被引：2，自引：3，他引：2
通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法（GA）和前馈误差反传播（BP）算法有机地结合,优势互补,并应用于流域面雨量预报.以广东省东北部的滨江流域为试验区域,以1995～2001年气象探空资料为基础,利用最优子集回归技术进行预报因子筛选,建立了流域面雨量预报的GA-BP神经网络模型,取得了满意的结果.试验表明：（1）6小时流域面雨量预报神经网络的优化结构是7-7-1,转移函数的组合方式为tansig-线性函数.（2）训练算法为Levenberg-Marquardt算法（LM）.（3）遗传算法具有快速学习网络权重的能力,对BP网络易陷于局部极小点.（4）利用GA-BP神经网络模型对未来6小时流域面雨量的预报精度明显高于其它统计方法,证明了这种方法的有效性和可靠性. 相似文献
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三种数值预报产品在清江流域面雨量预报中的释用 总被引：2，自引：0，他引：2
日本有限区降水预报模式、MAPS、HLAFS是宜昌市气象台常用的三种数值预报模式。在此,初步分析了三种模式对清江流域降水预报的性能,同时考虑到清江隔河岩水电站等重点水利工程对气象服务的实际需要,改变了通常的降水量级预报模式,对流域面雨量预报进行了尝试;在此基础上,对三种预报模式的降水预报产品加以综合,再利用多元线性回归方法建立了一套清江流域主汛期面雨量预报模型。1基本资料所使用的资料主要有：清江流域面平均雨量资料（08～08时）,日本气象厅有限区模式预报资料,国家气象中心HLAFS降水预报格点资料,武汉暴雨… 相似文献
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基于中国气象局下发的"关于全国七大流域面雨量预报业务实施方案的通知"和河南省气象局下发的"黄河中下游面雨量预报业务实施细则",开发了"四大流域面雨量监控预报系统".系统程序设计采用C++Builder4.0和Visual Fortran5.0,实现了降水实况自动入库、全省站点雨量预报及四大流域面雨量预报的计算输出,达到了对四大流域面雨量进行实时预报、监控的目的. 相似文献
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将SVM（Support Vector Machine）分类和回归方法首次应用于气象预报试验。利用1990~2000年4~9月ECMWF北半球的500 hPa高度、850 hPa温度、地面气压的00:00 UTC分析场资料，建立四川盆地分区面雨量有无大于15 mm的SVM分类推理模型、四川盆地内单站气温的SVM回归推理模型，进行相应的预报试验，试验结果显示对应的SVM推理模型具有良好的预报能力。 相似文献
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雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害，对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响。在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上，依据SVM回归方法，利用T213资料，建立了暴雪的SVM回归方法预报模型，建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统，并对其进行了业务试验。给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果。结果表明，SVM回归方法能运用于暴雪的预报，建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用。 相似文献
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以T213模式、HLAFS模式、MM5中尺度模式输出的格点资料以及日本降水量格点资料为基础，研究了面雨量的计算方法和预报方法；根据各种数值模式输出的降水量预报性能和质量优劣特点，依据数值模式的形势场预报优于要素场预报的现实，构造了在不同环流形势背景下，启动不同预报方程的面雨量预报业务流程，有效的遏止了在环流形势调整时预报输出不能快速响应的弱点，提高了点和面雨量预报的准确度，并建立了“山西省主要河流流域面雨量预报业务系统”。2003年将该预报系统投入业务运行，取得了良好的预报服务效果。 相似文献
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七大江河流域面雨量计算方法及应用 总被引：41，自引：10，他引：41
参考我国水文部门和各省气象台的做法，比较客观地确定了全国七大江河流域（松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、珠江）及其支流域的边界，将全国划分为71个子流域，并实现了各支流域内计算机自动选取代表测站。同时研究了各种面雨量计算方法的优缺点，最后选定泰森多边形法为面雨量计算的主要方法。2000年6－9月在中央气象台进行了面雨量预报业务试运行，每天定时完成将24小时常规雨量资料和加密雨量资料合并作为实况资料，并将中央气象台短期降水预报指导产品24、48小时雨量预报场转换成站点降水，在此基础上计算各支流域的实况和预报面雨量，同时实现了面雨量实况和预报在MICAPS下的显示。 相似文献