基于Excel技术平台人工神经网络BP模型及应用

本文简要地讲述了人工神经网络模型结构和BP算法,以Microsoft Office Excel加VBA编程为技术平台,创建了人工神经BP网络预测模型.同时,应用该模型预测了吉林省南坪水文站1980～2000年11～3月枯季水资源量.结果表明,预测结果合理,精度较高;模型直观易懂,操作简便,有进一步推广价值.     

基于新型观测算子的双偏振雷达雨滴谱变分反演

提出一种基于变分理论的双偏振多普勒天气雷达反演雨滴谱方法,最优反演雨滴谱的同时可实现衰减订正。反演过程中使用一种新型观测算子,利用滴谱仪实测数据计算状态变量和双偏振参量,使观测算子更能代表本地降水特性。将新型观测算子、误差协方差矩阵和状态变量的先验估计用于代价函数中,基于高斯-牛顿迭代方法求解代价函数得到最优雨滴谱。利用理想模拟试验和南京信息工程大学C波段双偏振多普勒天气雷达实测个例对算法进行验证和评估。结果表明：算法反演得到的状态变量(液态水含量LWC和质量权重平均直径D_m)与滴谱仪数据计算结果的相关系数达到了0.96和0.80,相对偏差为25.19%和10.63%,均方根误差比常规反演结果改善了50%左右,比基于模拟观测算子的变分反演结果改善了30%左右,最优反演雨滴谱得到的降雨率R和雨量计数据相关系数达到0.89,相对偏差为14.78%。