摘要：综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究.将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验.结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高.并且,通过对预报模型"过拟合"现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能.

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