日本气象厅数值预报产品释用技术——神经元网络的指导预报

日本气象厅数值预报产品释用技术──神经元网络的指导预报柳野健（日本）１数学原理与解释１．１概况简单地说，ＭＯＳ（模式输出统计法）是线性分析、一次求解；卡曼滤波是线性分析、逐步求解；而阶层型神经元网络则是非线性分析、逐步求解。先来大致看一下阶层型神经元...     

人工神经元网络在实际业务预报中的效果检验

人工神经元网络在实际业务预报中的效果检验刘恭淑（山东省气象台．济南．２５００３１）人工神经元网络的模式识别被引进到天气预报中后，我省已先后研制了多种客观预报方法并在实际业务预报中试用。其中，“山东中西部雷雨、冰雹人工神经元网络预报系统”，主要用于预报...     

人工神经网络在天气预报中的应用研究

介绍了将人工神经元网络用于灾害性天气（暴雨）预报研究的情况，分析了天气预报问题的数学提法及困难所在，神经元网络用于天气预报的原理，暴雨预报的特点及我们对网络模型的改进。结果表明，神经风格确可通过学习从原始数据中提取足够的分类信息，达到较好的预报准确率，值得进一步研究。     

人工神经元网络在辐射雾预报中的应用

云、能见度和风是影响飞行活动最经常的３个气象要素,雾的预报是飞行气象保障的重要部分．在实际预报中通常考虑辐射雾、平流雾和锋面雾,而辐射雾的形成往往没有较明显的天气系统,但与本站的气象条件有较大的联系,这就使得辐射雾预报较为困难．人工神经元网络是在近十几年得到迅速发展的一门非线性学科．由于人工神经元网络的非线性使得它具有更好的拟合能力,因此被应用到气象预报中．本文应用反向传播人工神经元网络（ＢＰ网络）建立冬季辐射雾的人工神经元网络预报系统．１　预报因子和训练样本的选取辐射雾是在无风（风较微弱）的夜…     

MM5中尺度预报模式利用不同初始场模拟黄淮气旋结果的集成

选取三个黄淮气旋个例,分别以NCEP和T213客观分析场作为初始场,利用MM5模式对这些个例进行了模拟。将两种初始场模拟的黄淮气旋中心位置、中心强度和黄淮气旋前一时刻的实况位置作为输入,构建用于预测气旋中心位置和中心强度的人工智能神经元网络。发现:使用人工智能神经元网络可以较好地集成不同初始场下MM5模拟的黄淮气旋中心位置和强度,提高模式预报精度。     

贵州省暴雨BP神经元网络预报方法

引入人工智能方法，应用BP神经元网络技术，结合数值预报产品、动力诊断产品和当地预报经验指标，构造了贵州省期暴雨落区预报的人工神经元网络模型，实现了全省各大－暴雨落区的逐日概率预报，为业务预报提供了客观预报指导产品。     

BP人工神经元网络在春季降水量预报中的应用

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。     

陕西省旱涝季度,年度预报和集成预报方法

在大量天气预报实践的基础上,通过分析地理环境,气候背景,大型天气过程的转型及“突变”、太阳活动及天文原因选取预报因子,分析了降水特征,确定了旱涝指标。并采用人工神经元网络、等方法建立了预报模型。     

四川省暴雨人工智能神经元网络预报系统的研制

以ＭＳＷｉｎｄｏｗｓ３．１为操作系统而开发的计算机软件．以数值预报产品、动力诊断分析、降水数据库等为基础，综合运用图象识别、人工神经元网络、数据库管理等技术，最后形成完全自动化业务预报系统．     

应用人工神经元网络建立临汾地区分级降水预报系统

应用人工神经元网络建立临汾地区分级降水预报系统秦爱民，张临平，薛双青（临汾地区气象局０４１０００）１引言人工神经元网络就是试图以模拟人脑神经系统的组织方式构成新型的信息处理系统，其工作模式即类似于大脑的用并行分布模式取代符号定义的计算机模式。十几年来...