改进的BP算法在降水预报中的应用——提高神经网络预测性能

"这篇论文探讨了一种改进的BP神经网络算法在降水预报中的应用，旨在解决传统BP算法的局限性，如参数确定困难、泛化能力差和易陷入局部极小值的问题。通过动力诊断选取与降水相关的物理量作为预报因子，结合多种气象模式的降水量预报结果，构建了针对江淮流域24小时降水预报的模型。改进后的BP算法在2006-2007年的试报中表现出优于传统BP算法和几种模式的预报性能，降低了空报率和漏报率，提高了TS评分。" 本文的重点在于介绍了一种改进的BP神经网络算法，该算法能够在训练过程中自动调整网络结构和学习参数，以避免陷入局部最优解，并增强网络的泛化能力。传统的BP算法在气象预报等领域常遇到挑战，例如参数设置不易、泛化性能不足以及训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题。作者通过深入研究这些问题，提出了一种新的解决方案。 在实际应用中，论文选择了2003年至2005年中国国家气象中心T213数值预报产品的数据，通过动力诊断方法提取了25个与降水密切相关的物理量作为输入因子。同时，还包括了其他几个国际气象机构的降水量预报结果，以此构建了一个包含不同预报水平（降水量≥0.1mm，≥10mm，≥25mm）的24小时降水预报模型。模型的测试期为2006-2007年的5月至9月，覆盖了江淮流域的68个站点。 实验结果显示，改进的BP算法在降水预报的TS评分（即泰尔指数，衡量预报准确性的指标）上显著优于传统的BP算法和现有的几种气象模式。此外，该算法还显著降低了平均空报率（预测有降水但实际上无降水的情况）和漏报率（预测无降水但实际上有降水的情况），显示出改进算法在提高预报精度方面的优越性。 人工神经网络（ANN）作为一种强大的非线性建模工具，因其自学习和自组织能力，在气象预报领域有着广泛的应用。尽管传统的统计方法如模式输出统计（MOS）、卡尔曼滤波（KF）等在数值预报释用中仍然占据一定地位，但神经网络如BP算法的改进版本正逐渐展现出在复杂预测问题上的潜力。 这篇论文展示了改进的BP算法在气象预报领域的应用价值，尤其是在提高降水预报准确性和减少误报方面。这一成果对于提升气象预报的效率和精度，以及进一步优化天气预报模型具有重要意义。