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BP神经网络在电线积冰定量预报中的应用

BP神经网络在电线积冰定量预报中的应用

ISSN:1001-3679
2022年第40卷第4期
地球科学
肖雯1,刘春2,赵文灿3
江西省气象服务中心,330096,南昌;江西省气象台,330096,南昌;浙江广晟信息技术有限公司,310016,杭州

对1970—2016年江西省电线积冰数据进行统计分析,得到其时空分布特征,并利用BP神经网络方法对电线积冰直径进行定量预报,得到结论如下:1)江西省电线积冰集中发生在12月到2月,占84.4%;以雨凇型积冰为主,占67.5%;江西省电线积冰事件多发生在赣北、赣中,大值区位于赣西北;2)江西省积冰观测站可分为3类,第1类包括修水、宜春、吉安、宁冈、井冈山、广昌,第2类包括波阳、景德镇、南昌、樟树、贵溪、玉山、南城,第3类包括遂川、赣州、寻乌;分类因子按照重要程度排序为:平均风速、最大风速、纬度、降水量和平均气温;3)利用BP神经网络方法进行电线积冰直径定量预报发现,过滤后的预报效果有小幅提升,过滤前后平均绝对误差分别为2.41 mm和2.24 mm,均方根误差分别为3.17 mm和2.81 mm。BP神经网络方法在10 mm以下电线积冰定量预报中的效果较好,当积冰直径超过10 mm就会出现较大的误差。对于电线积冰的客观定量预报有明显参考价值。


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ISSN:1001-3679
2022年第40卷第4期
地球科学

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