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基于误差平方和最小化准则的BP神经网络并不适合解决小概率天气事件的预报问题，引进一种改进的神经网络方法（ANN—CE）用于小概率天气事件的预测，它是一个以交叉熵函数为目标函数的三层反向传播神经网络，其输出层只用一个节点，其网络输出是目标事件的后验概率；介绍了其训练关键公式，最后利用ECMWF预报场资料，把该法用于福建省南平市大雨96小时预报试验中，分别用原始因子和PCA降维后的主成分建立了ANN—CE预报模型，并把结果和线性回归方法进行比较，展示该方法的有效性。