BP人工神经元网络在春季降水量预报中的应用

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通过普查北半球500hPa、100hPa、北太平洋海温与山东省春季降水量的相关,选取相关信度达到0.05的相关区作为预报因子,利用BP(反向传播)人工神经元网络建立山东省春季降水量预报模型,并投入业务运用。结果表明,BP人工神经元网络具有较好的预报效果。 Based on the correlation between 500hPa, 100hPa and SST in northern hemisphere and spring precipitation in Shandong Province, the correlation area of ​​0.05 was selected as the predictor and the BP (back propagation) artificial neural network was used to establish the spring Precipitation forecast model, and put into business use. The results show that BP artificial neural network has a good prediction effect.
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