【摘 要】
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利用2013—2017年闪电定位、探空和地面观测等数据,以浙江省苍南县为例,构建BP神经网络模型,通过相关性分析筛选预报因子和主成分分析降维得到3个主成分作为输入量,以2013—2
【基金项目】
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苍南县农业科技项目(2017N09);温州市气象局一般科技专项(2018YB01)
论文部分内容阅读
利用2013—2017年闪电定位、探空和地面观测等数据,以浙江省苍南县为例,构建BP神经网络模型,通过相关性分析筛选预报因子和主成分分析降维得到3个主成分作为输入量,以2013—2016年5—9月8:00—20:00数据作为训练样本,开展网络模型的学习训练,并对2017年5—9月8:00—20:00进行雷电预报,结果表明,通过相关性分析和主成分分析可以有效减少网络模型的输入量;构建的BP神经网络模型雷电预报正确率76.3%,漏报率25%,预报正确率高漏报少,表明其在雷电预报中具有一定的运用价值。
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