利用双隐层bp网络进行雷暴潜势预报试验——以太原为例

利用太原地区探空资料，结合闪电定位资料，采用神经网络法对太原地区雷暴天气进行潜势预报。选取与雷暴发生相关性较好的探空因子作为预报因子，对其进行归一化处理，输出采用两级分类，构建双隐层的bp网络，并应用独立样本进行预报检验。结果表明，在相同条件下，与单隐层bp网络相比，双隐层bp网络显示了其在解决分类问题上的优势；与多元统计回归法相比，双隐层bp网络获得更高的雷暴预报ts评分及更可靠的结果，显示出神经网络良好的非线性问题处理能力。并且对雷暴预报结果的规律进行了分析与讨论，说明探空因子与雷暴的发生有着密切的联系。