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针对复杂庞大的多模式数值预报数据,提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型.根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点,将多种单模式数据作为RBF神经网络输入,网络输出为集成预报结果.实验表明:RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差,更加贴近了真实数据,并且在稳定性和实效性方面均有良好表现. 相似文献
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