【摘 要】
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为了利用大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)预报降雨,针对PWV在降雨过程中处于动态变化的现象,提出使用长短期记忆神经网络(LSTM)构建基于时序数据的多气象参数短临降雨预报模型.实验表明,当设置预报时间在1～6 h的情况下,模型短临预报降雨的整体性能优于其他时间尺度的预报,能预报目标区域约47％的降雨,模型的准确率为66％,略优于传统PWV分析方法;误报率为8％,优于传统PWV分析的预报方法.
【机 构】
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桂林理工大学 测绘地理信息学院,广西 桂林 541006;广西空间信息与测绘重点实验室,广西 桂林 541006;桂林理工大学 测绘地理信息学院,广西 桂林 541006;山东省地质测绘院,山东 济南
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为了利用大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)预报降雨,针对PWV在降雨过程中处于动态变化的现象,提出使用长短期记忆神经网络(LSTM)构建基于时序数据的多气象参数短临降雨预报模型.实验表明,当设置预报时间在1～6 h的情况下,模型短临预报降雨的整体性能优于其他时间尺度的预报,能预报目标区域约47％的降雨,模型的准确率为66％,略优于传统PWV分析方法;误报率为8％,优于传统PWV分析的预报方法.
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