10.19849/j.cnki.CN45-1356/P.2020.3.04
相似偏差订正法在短期温度预报中的应用研究
为提高温度预报精度,本文提出一种新的相似偏差订正法建立短期温度预报模型,并与气象业务常用的多元回归法、BP神经网络法进行对比.结果 表明:(1)温度预报精度均具有明显日变化特征,午后精度较高,而凌晨精度偏低;(2)基于20:00起报资料得到的温度预报精度略高于08:00起报资料;(3)温度预报精度由高到低的顺序依次为相似偏差订正法、BP神经网络法、多元回归法和ECMWF模式产品的2m温度,若从制作短期逐时温度预报的精度、合理性及运行效率等方面考虑,相似偏差订正法优于BP神经网络法和多元回归法.
相似偏差订正法、多元回归、BP神经网络、短期温度预报
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P456.1(天气预报)
国家重点研发计划“全球变化与应对”专项;国家自然基金重大项目课题
2020-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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