人工神经网络在梅雨期短期降水分级预报中的应用

将人工神经网络应用于南京夏季梅雨期短期降水分级预报。根据梅雨期天气特点，用统计和动力学方法从hlafs(高分辨率有限区域预报系统)资料中寻找预报因子;然后分别用两种方法选取输入因子对人工神经网络进行训练，并分别利用抽取的五天做降水分级预报检验。通过对人工神经网络方法预报降水的结果与hlafs降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现:与hlafs降水预报相比，降水预报准确率由原来的66.7%提高到88.2%，漏报、错报明显减少;与逐步回归预报相比，大到暴雨的预报准确率得到了明显提高。