%0 Journal Article
%T 基于格点场数据的沙尘暴双预报模型
%A 王萍
%A 刘颖
%A 王汉芝
%A 刘环珠
%J 天津大学学报(自然科学与工程技术版)
%P 329-333
%D 2006
%X 为提高沙尘暴预报的准确率,以描述大气环流形式的物理场格点数据作为建模样本,采用自组织神经网络对物理格点场数据样本进行聚类,构建出由大规模阵列式数据格式表示的建模样本的低维特征,再用模糊神经网络综合建模样本的一般性规律,用非典型样本进行二次建模以反映建模样本的特殊性,并设计隶属度调整方案对一般性和特殊性进行协调,由此形成兼顾建模样本一般性和特殊性的双预报模型．测试结果表明,基于特征提取方案的双预报模型体系使沙尘暴预报准确率达到80．4%．
%K 建模样本特征
%K 沙尘暴
%K 预报模型
%K 神经网络
%U http://xbzrb.tjujournals.com/oa/DArticle.aspx?type=view&id=200603015