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运用人工神经网络与主分量分析（PCA）相结合的方法,对同一降水预报量的各种数值预报产品进行集成预报研究。结果表明：主分量人工神经网络方法所构造的集成预报模型,不仅对历史样本的拟合精度好于个各子预报产品,独立样本的实验预报结果也显示出更好的预报准确率及稳定性。业务应用前景良好。
基于主分量神经网络的降水集成预报方法研究
【摘 要】
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运用人工神经网络与主分量分析（PCA）相结合的方法,对同一降水预报量的各种数值预报产品进行集成预报研究。结果表明：主分量人工神经网络方法所构造的集成预报模型,不仅对历史样
【机 构】
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南京信息工程大学大气科学学院,广西气象台
【出 处】
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气象
【发表日期】
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2011年3期
【基金项目】
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中国气象局新技术推广项目预报员专项（CMATG2008Y07）, 广西科技厅攻关项目（桂科攻0993002-1和0816006-9）共同资助
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