A Neural Network Nonlinear Multimodel Ensemble to Improve Precipitation Forecasts over Continental US
المؤلفون المشاركون
Krasnopolsky, Vladimir M.
Lin, Ying
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-09-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A novel multimodel ensemble approach based on learning from data using the neural network (NN) technique is formulated and applied for improving 24-hour precipitation forecasts over the continental US.
The developed nonlinear approach allowed us to account for nonlinear correlation between ensemble members and to produce “optimal” forecast represented by a nonlinear NN ensemble mean.
The NN approach is compared with the conservative multi-model ensemble, with multiple linear regression ensemble approaches, and with results obtained by human forecasters.
The NN multi-model ensemble improves upon conservative multi-model ensemble and multiple linear regression ensemble, it (1) significantly reduces high bias at low precipitation level, (2) significantly reduces low bias at high precipitation level, and (3) sharpens features making them closer to the observed ones.
The NN multi-model ensemble performs at least as well as human forecasters supplied with the same information.
The developed approach is a generic approach that can be applied to other multi-model ensemble fields as well as to single model ensembles.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Krasnopolsky, Vladimir M.& Lin, Ying. 2012. A Neural Network Nonlinear Multimodel Ensemble to Improve Precipitation Forecasts over Continental US. Advances in Meteorology،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-488131
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Krasnopolsky, Vladimir M.& Lin, Ying. A Neural Network Nonlinear Multimodel Ensemble to Improve Precipitation Forecasts over Continental US. Advances in Meteorology No. 2012 (2012), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-488131
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Krasnopolsky, Vladimir M.& Lin, Ying. A Neural Network Nonlinear Multimodel Ensemble to Improve Precipitation Forecasts over Continental US. Advances in Meteorology. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-488131
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-488131
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر