【摘 要】
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利用以北京南郊观测场TP/WVP-3000地基微波辐射计的观测亮温和对应的L波段探空温、湿廓线作为3层BP神经网络算法的训练样本的输入和输出数据,在不同天气条件（晴天、云天无雨）和
【机 构】
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中国气象局气象探测中心,中国气象局综合观测司,中国气象局北京城市研究所
【基金项目】
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公益性行业（气象）科研专项（GYHY2010066049）
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利用以北京南郊观测场TP/WVP-3000地基微波辐射计的观测亮温和对应的L波段探空温、湿廓线作为3层BP神经网络算法的训练样本的输入和输出数据,在不同天气条件（晴天、云天无雨）和不同季节（夏、秋）情况下组建训练样本集对BP神经网络进行训练,以探空廓线为标准,考察独立测试样本的计算精度,结果发现：（1）研究构建的BP网络的计算精度明显优于地基微波辐射计自带的网络算法（BP-mp）;（2）对训练样本进行分类处理后所构建的网络,其反演精度有所下降,因此不必要对样本进行过细的分类;（3）对于大气廓线的反演,按季
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