%0 Journal Article
%T 人工神经网络法和线性回归法对降水相态的预报效果对比
%A 董全
%A 黄小玉
%A 宗志平
%J 气象
%D 2013
%R 10.7519/j.issn.1000-0526.2013.03.006
%X 本文主要对相同条件下线性回归法（lr）和人工神经网络法（ann）对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验。选取降水发生时和发生前6h的地面2m温度、露点温度作为预报因子，对降雨、雨夹雪和降雪进行预报。应用国家气象中心2001—2011年我国地面756站实况观测资料，其中应用2001—2010年资料对方法进行训练，2011年资料用来对比检验预报效果。结果显示，（1）两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力，对降雪预报最好，其次是降雨和雨夹雪；（2）两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好；（3）无论是对全国还是长江中下游流域，在相同条件下，ann法的预报效果大都优于lr法，当温度和露点温度预报准确时，ann法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报。
%K 人工神经网络
%K 　线性回归
%K 　降水相态
%K 对比
%U http://qxqk.cma.gov.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130306&flag=1