基于BP神经网络模型的雷电潜势预报

作者：陈勇伟; 郑涛; 王汉堃; 王琦; 梁耀丹

来源：干旱气象, 2013, (03): 595-601.

• 对流参数
• 因子组合
• 雷电潜势预报
• BP神经网络 convective parameters
• factor combination
• thunderstorm potential trend prediction
• back propagation neural network model

为了使用神经网络较好地解决在雷电潜势预报中常见的非线性问题,本文通过计算南京地区2008年6~8月46个对流参数与雷电发生的相关系数,选取了与雷电发生关系较好的TT、SI、CIN等7个对流参数作为BP神经网络的输入因子。利用2008年的资料所建立的BP神经网络模型,预报了南京地区2009年6~8月的雷暴活动潜势,结合实际雷暴发生情况,得到此模型的POD为80.9%,FAR为9.5%,CSI为74.5%,PDFD为2.9%,FOM为19.1%。表明该BP模型预报准确率较高,性能稳定,有较好的推广价值。

• 单位
  贵港市气象局