DOWNSCALING FORECAST OF MONTHLY PRECIPITATION OVER GUANGXI BASED ON BP NEURAL NETWORK MODEL
何慧, 金龙, 覃志年, 袁丽军 · 热带气象学报：英文版 · 2007
变量领域象 ens 纪念品那样，南方风、带风的变量从月刊 500 hPa 重力势高度异常场被导出。在这个工作，我们在 1958 的 6 月从每月的 500-hPa 重力势高度异常场和他们的变量选择原来的预言者 - 2001，并且由与原来的预言者分别地进行实验直角的功能(文件结束) 决定全面预言者。一个 downscaling 预报模型基于背繁殖(BP ) ，神经网络被全面预言者的使用造与每月有活力的扩大范围预报产品在 Guangxi 上在 6 月预言每月的降水。为比较，我们也造神经网络与一样建模的另一 BP 由使用在 5 月从 500-hPa 重力势高度异常场选择到 1957 的 12 月的以前的全面预言者预言 ands - 2000 并且 1 月到 1958 的 4 月 - 2001。二个模型被测试，结果证明 downscaling 模型的重叠的精确基于以前的全面预言者，而是 downscaling 模型的预言精确性比那的好取决于每月有活力的扩大范围预报的产量。