【摘 要】
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本文利用鼎新机场气象站的2005-2010年间逐日的气象观测资料，根据风速与温度、气压等气象要素的相关关系，建立大风预报的人工神经网络模型。利用不同的网络结构和算法，选取
【出 处】
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第十四届中国科协年会第14分会场——极端天气事件与公共气象服务发展论坛
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本文利用鼎新机场气象站的2005-2010年间逐日的气象观测资料，根据风速与温度、气压等气象要素的相关关系，建立大风预报的人工神经网络模型。利用不同的网络结构和算法，选取合适的输入因子、隐含层节点数、每层传递函数，比较和试算训练得到拟合预测效果较好的网络模型用于风速值和大风类别的预报。结果表明，函数逼近方法预测的风速值误差率为30％，分类识别方法误差率为9％。可见模型显示所构造的网络的拟合效果及预报稳定性较好，可以为大风预报提供一定的参考依据，有利于减少大风危险天气漏报的可能性。
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