WRF-ARW建模系统 我们请求 WRF 的所有新用户注册。 这使我们能够更好地确定如何支持和开发模型。 请使用此表格注册： : 。 有关 WRF 建模系统的概述以及有关下载、用户支持、文档、出版物和其他资源的信息，请访问 WRF 模型用户网站： : 。 关于 WRF 模型引用（包括 DOI）的信息可以在这里找到： : 。 WRF 模型是公共领域的开源代码，其使用不受限制。 然而，名称“WRF”是大学大气研究公司的注册商标。 WRF 公共领域通知和相关信息可在此处找到： : 。

WRF安装包，版本为4.0.3（历史版本）。安装包内含WRF主程序和同化模块，不包含前处理模块WPS。WRF安装包，版本为4.0.3（历史版本）。安装包内含WRF主程序和同化模块，不包含前处理模块WPS。

WebEx播放器 录像\录音\编辑\播放 绿色版

博客https://blog.csdn.net/weixin_38757163/article/details/102531980 , 所使用的其余安装包

软件介绍: wrf文件播放器能够播放：WebEx 录制文件 (*.wrf)。现在网上有很多视频教程是用WebEx录制的.wrf格式文件，用一般的播放器是打不开的，通过这个播放器能够轻松播放。

wrf格式播放器 atplay for free~~~~

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WRF中文说明书，使用说明，大气数值模拟必备手册

这是WRF的运行手册，气象或者相关人员必备手头书

为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting，WRF) 数值模式风速预报的准确度，引入深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN) ，构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型。利用WRF数值模式进行风速预报，将预报结果与70m 高的测风塔实际数据作为网络的输入对深度信念网络进行逐层训练，在Matlab 平台上建立DBN风速预测模型并进行仿真。经验证:基于WRF数值模式的DBN风速预测模型的相对均方根误差为11.03%，比支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 预测模型降低了4.41%。实验结果表明:该模型能很好地预测风速并且得到了较高的预测精度。