B-P算法在青海省降雨分区分级预报中的应用

选用08:00(北京时)常规资料和数值预报产品作为预报输入资料,将关键区要素场作车贝雪夫多项式展开,取车贝雪夫系数作为预报因子,由B-P神经元网络进行训练,分别建立了全省各片未来24h内有、无≥5,10和25mm降水天气过程的人工神经元降水分区预报系统。从学习结果看,历史概括率均达95%以上,1994和1995年6,7,8三个月的业务试报,效果较好。