【摘 要】
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选取单部雷达的CAPPI资料,在TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)的基础上,引入径向基函数网络、广义回归网络、小波BP网络3种人工神经网络以及支持向量机,对雷
【机 构】
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中国气象科学研究院,中国气象局气象探测中心,成都信息工程学院
【基金项目】
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中国气象局行业专项“中国多种降水观测资料融合技术研究”(GYHY201006043)资助
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选取单部雷达的CAPPI资料,在TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)的基础上,引入径向基函数网络、广义回归网络、小波BP网络3种人工神经网络以及支持向量机,对雷达反射率因子进行1h的临近预报研究,并与TREC外推预报的结果进行了比较。使用了命中率、虚警率、漏报率、临界成功指数、相关系数和均方根误差6个指标检验人工神经网络、支持向量机和TREC的预报效果。结果表明:在使用这些指标检验预报效果时设定的阈值对预报结果的评价有影响;网络与TREC以及不同的网络之间的预报结果存在着差异;与TREC相比,支持向量机比TREC总体上能更好地预报未来1h以内强对流性天气的发展变化情况。
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