Nedskalning av globala väderprognoser modellutgångar till enskilda platser eller lokala skalor är en vanlig praxis för driftväderprognos för att korrigera modellutgångar i subgridskalor. Detta papper presenterar en empirisk-statistisk nedskalning metod för nederbörd förutsägelse som använder en feed-forward multilayer perceptron MLP neurala nätverk. MLP-arkitekturen optimerades genom att beakta fysiska baser som bestämmer cirkulationen av atmosfäriska variabler. Nedskalad nederbörd användes sedan som ingångar till super tank modell avrinning modell för översvämningsprognoser. Fallstudien genomfördes för Thu Bon River Basin, som ligger i centrala Vietnam. Studieresultat visade att nederbörden som förutspåddes av MLP överträffade den som direkt erhölls från modellutgångar eller nedskalade med hjälp av flera linjära regression. Följaktligen var översvämningsprognosen grundad på den nedskalade nederbörden mycket uppmuntrande. Den har visat sig vara en robust teknik, enkel att implementera, tillförlitlig och universell tillämpning för översvämningsprognoser genom kombinationen av nedskalningsmodell och supertankmodell.
Hoai m.fl. REF optimerade en empirisk-statistisk nedskalningsteknik för förutsägelse baserad på ett feed-forward multilayer perceptron (MLP) neuralt nätverk, och de gav den numeriska simuleringen för att visa robustheten av den föreslagna tekniken.
Downscaling Global Weather Forecast Outputs Using ANN for Flood Prediction
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}