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  1. Apso-bp-Rainfall

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  2. 降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力,拟采用1959—2011 年逐月74 项大气环流特征量序列、月平均500 hPa 高度场和月平均海温场,选取预测因子;用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法,建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011 年宣城市夏季降水预报检验结果表明,粒子群优化人工神经网络收敛速度快,迭代次数少;试报平均绝对误差是66.5 mm,绝对值平均相对误差10.5 ,预测精度高,具有很好的应用推广前
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-08
    • 文件大小:1594707
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