氣象預報整合 PSO-NN 模型與整合預報技術
本文探討如何利用粒子群最佳化神經網路（PSO-NN）模型和整合預報技術提升氣象預報準確性。整合多個預報模型，包含海面溫度、500 hPa 溫度和 200 hPa 地位高度等關鍵指標，並透過 PSO-NN 模型的非線性處理能力學習大氣環流模式，以提升預報精度和降低不確定性。
氣象預報
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氣候模式與機器學習於氣象預報應用研究
本文探討氣候模式和機器學習在氣象預報中的應用，涵蓋資料集型別、GIS 分析、時間序列預測模型比較、WRF 微物理引數敏感性分析、衛星影像和地面觀測資料融合，以及人工神經網路在降雨預測中的應用。透過案例研究和程式碼示例，展現不同技術方法在氣象預報中的效能和潛力。