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题名深度神经网络方法在山东降水相态判别中的应用
被引量：6
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作者
朱文刚
李昌义
曲美慧
温晓培
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机构
山东省气象科学研究所
吉林省气象科学研究所
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出处
《干旱气象》
2020年第4期655-664,673,共11页
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基金
山东省重点研发计划项目(2016GSF120017)
山东省气象局青年科研基金项目(2016SDQN08)共同资助。
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文摘
利用欧洲中心(ECMWF)ERA-Interim再分析资料,通过分析2008—2017年山东冬半年不同降水相态(雨、雪和雨夹雪)下温度和位势厚度特征,统计得到8个降水相态判别因子(T 2 m、T 1000、T 975、T 950、T 925、T 850、H 850-700、H 1000-850),并给出每个判别因子降水相态阈值指标。然后利用8个判别因子和阈值建立降水相态判别方程和训练DNN模型,通过随机检验发现DNN法对雨、雪和雨夹雪的预报准确率分别提高1.9%、0.2%和21.6%;利用ECMWF细网格预报资料进行个例检验,雨、雪和雨夹雪共106站中判别方程法判别错误29站,DNN法判别错误14站,即DNN法的降水相态判别能力优于判别方程法,且明显提高了对雨夹雪的判别能力。
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关键词
降水相态
判别方程
dnn法
温度阈值
厚度阈值
预报准确率
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Keywords
precipitation phase
discriminant equation
dnn method
temperature threshold
thickness threshold
forecast accuracy
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分类号
P457.6
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名基于DNN法的野战装备仓库防卫风险识别
被引量：1
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作者
张勇
张耀坤
徐志伟
蒲志刚
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机构
军械工程学院基础部
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出处
《四川兵工学报》
CAS
2009年第2期47-49,共3页
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文摘
为克服计算过程中因专家权重ωj的主观性因素带来的偏差,引入BP神经网络,将专家评分数据输入神经网络训练,当达到一定的误差限度后,输出判定结果.经过反复咨询、归纳、修改,当专家意见趋于一致后,依据专家的风险因素识别结果,确定野战装备仓库防卫所面临的主要风险,为防卫指挥人员提供科学的决策依据.
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关键词
dnn法
野战装备仓库
风险识别
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分类号
TJ430.62
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
TJ430.63
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