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人工神经网络在卫星遥测定量降雨估算中的应用

Application of Artificial Neural Network(ANN) in Quantitative Precipitation Estimating from GMS Satellite Remote-sensing

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【作者】 张利平； 胡江林； 邓中华； 夏军；

【Author】 ZHANG Li\|ping\+1, HU Jiang\|lin\+2, DENG Zhong\|hua\+1, XIA Jun\+1 (1. College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Wuhan University, 430072, China; 2. Hubei Institute of Meteorology, Wuhan 430074, China)

【机构】 武汉大学水利水电学院； 湖北省气象科学研究所； 武汉大学水利水电学院 湖北武汉； 430072； 湖北武汉； 430074； 430072；

【摘要】 在分析卫星遥测降雨和人工神经网络的基础上 ,建立了 GMS卫星定量降雨估算的三层前向人工神经网络模型 (BP算法 ) ,结果显示出了较好的模拟估算效果

【Abstract】 Quantitative precipitation forecasting is an importat basis for optimal control managements and flood protection of all govements. After having analyzed the GMS satellite remote\|sensing preciptation and ANN, this study provides input\|output simulation and estimating of preciptation based on the three\|layer feed\|forward ANN model according to the GMS satellite data.The results of the application show that it is effective.

【关键词】 人工神经网络； BP算法； GMS卫星； 定量降雨估算；
【Key words】 artificial neural network(ANN)； back\|propagation algorithm； GMS satellite； quantitative precipitation estimating；
【基金】 中国科学院知识创新工程项目 (KZCXZ-SW-3 1 7/CX1 0 G-E0 1 -0 8) ;国家自然科学基金 (5 0 0 9962 0 ;49971 0 1 7)
  • 【文献出处】 系统工程理论与实践 ,Systems Engineering-theory & Practice , 编辑部邮箱 ,2003年01期
  • 【分类号】P338
  • 【被引频次】8
  • 【下载频次】192
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