Improving the quality of INSAT derived quantitative precipitation estimates using an neural network method - Nath, Sankar (Array, 2008)
Sažetak: U ovoj studiji se koristi umjetna neuronska mreža (NN) za poboljšanje INSAT izvedenih podrazreda procjena količinske oborine (IMD-QPE) nad podru~jem Indije tijekom sezone ljetnog monsuna. Korišteni su podaci za 2001.,2003. i 2004. godinu kao probni uzorak. Metoda se testira na nezavisnom skupu podataka iz 2005. Za podrazrede nad domenama visokog orografskog tlaka i monsunskog niskog tlaka gdje se opažaju vrlo jake ki{e, primijenila se različita mrežna arhitektura radi minimaliziranja IMD-QPE gre{aka. Usporedba izme|u NNQPE (izlaz IMD-QPE NN modela), IMD-QPE i stvarne oborine upućuje da je uzorak NNQPE bliži opaženoj distribuciji oborine. Tjedna srednja apsolutna pogre{ka IMD-QPE u odnosu na opaženu oborinu, koja se nalazi unutar intervala od 10–99 mm, postaje 4–70 mm u slučaju NNQPE. Statistika je pokazala da je predloženi NN model sposoban bolje reproducirati IMD-QPE s boljim pokazateljima uspješnosti i koeficijentima korelacije u odnosu na opa`anja u ve}ini podrazreda. Pokazano je da se metoda mo`e uspje{no primijeniti u svakodnevnoj praksi