基于修正灰色残差算法的风廓线质量控制

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为了研究时间域上风廓线数据的质量控制问题,采用后向传播神经网络修正灰色算法残差的方法(BP-GM),进行了理论分析和实验验证。使用反向传播神经网络训练历史风廓线数据的灰色残差,取得了风廓线质量控制数据。结果表明,当相对误差和后验差比值越小、精度越接近1时,质量控制效果越好;BP-GM法能有效地降低风廓线数据控制残差,提高精度。这一结果对风廓线质量控制是有帮助的。
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