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本公开的基于BP神经网络的局域短临降水预报模型构建方法,通过初始化BP神经网络;收集局域短临降水预报模型的输入气象参数及与其对应的实际降水观测的长时序历史大数据,对长时序历史大数据进行分类保存;将经分类的输入气象参数输入到BP神经网络进行迭代训练,输出局域短临降水预报数据,与实际降水观测数据进行比较得到两者间的误差;如果误差满足预设误差精度,完成局域短临降水预报模型的训练。所述模型能从长时序历史数据中捕捉各气象参数同实际降水间的非线性关系,依托GNSS高时空分辨率和高精度观测,建立针对具有特定需
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112232554 A
(43)申请公布日 2021.01.15
(21)申请号 202011044459.3
(22)申请日 2020.09.28
(71)申请人 中国
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