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融合GNSS水汽与气象要素的河北省降水预测研究
  • 214
  • 167
  • 作者

    吕凯鑫祝铭骏冯帅

  • 单位

    天津城建大学地质与测绘学院

  • 摘要
    水汽和气象要素是影响降水的主要因素,文中融合多种观测资料开展降水预测研究。首先针对区域GNSS观测资料反演高精度GNSS水汽序列;其次开展降水的影响因素分析;再次利用快速傅里叶变换方法提取降水主要影响因素的公共周期;然后开展水汽时间序列的变化分析,进行降水过程判别分析;最后采用RBF-BP神经网络技术,构建降水预测模型,模型预测与实际降水结果比较,评价模型预测效果。模型对降水时间的预测准确度为75%,对降水量的预测准确度可达70%。
  • 关键词

    降水预测GNSS水汽快速傅里叶变换神经网络

  • 文章目录
    1 研究数据与研究方法
    1.1 研究数据
    1.2 研究方法
    1.2.1 水汽反演过程
    1.2.2 快速傅里叶变换(FFT)
    1.2.3 RBF-BP神经网络
    2 影响降水的气象要素分析
    3 利用FFT确定水汽与气象要素的公共周期
    4 RBF-BP模型
    5 结 论
  • 引用格式
    吕凯鑫,祝铭骏,冯帅.融合GNSS水汽与气象要素的河北省降水预测研究[J].矿山测量,2021,49(06):88-92+98.
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