| 人工智能在短临降水预报中应用研究综述 |
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| 引用本文： | 方巍,庞林,王楠,易伟楠.人工智能在短临降水预报中应用研究综述[J].南京信息工程大学学报,2020,12(4). |
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| 作者姓名： | 方巍 庞林 王楠 易伟楠 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学 计算机与软件学院,南京,210044;苏州大学 江苏省计算机信息处理技术重点实验室,苏州,215006;南京信息工程大学 计算机与软件学院,南京,210044;陕西省气象台,西安,710014 |
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| 基金项目： | 创新基金;江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水,但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性,使得降水预测精确度并不高.近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,其日渐渗透到人们生活的方方面面,气象领域也因此得益.人工神经网络能够对非线性系统进行建模,因此相比于传统方法,如数值天气预报法和光流法等,人工智能方法使得降水预报的准确率大大提高.本文介绍了传统降水预报的方法,着重总结概括了用于短临降水预报的各种最新人工智能方法,并对各研究方向进行归纳分析,为各类研究人员研究提供有益参考和借鉴.
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| 关 键 词： | 人工智能 短临降水预报 雷达回波图 神经网络 机器学习 |
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