【摘 要】
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短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水,但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性,使得降水预测精确度并不高.
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,陕西省气象台
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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教育部天诚汇智创新促教科研创新基金(2018A03038);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题(KJS1935)
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短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水,但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性,使得降水预测精确度并不高.近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,其日渐渗透到人们生活的方方面面,气象领域也因此得益.人工神经网络能够对非线性系统进行建模,因此相比于传统方法,如数值天气预报法和光流法等,人工智能方法使得降水预报的准确率大大提高.本文介绍了传统降水预报的方法,着重总结概括了用于短临降水预报的各种最新人工智能方法,并对各研究方向进行归纳分析,为各类研究人员研究
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