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岭回归在预报集成中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
一、前言 在天气预报中,往往是由多个预报员应用多种预报工具和方法进行预报。因此,需要有一种综合的方法集中各种预报结果而形成统一的预报结论。这种预报集成对于今后实现天气预报自动化也有重要的意义。预报集成的方法很多,回归集成、判别集成是比较常用方法。本文提出了用岭回归做预报集成的方法,经过试验证明,这种方法优于一般回归集成和其它集成方法,并且预报量可以是连续变量,也可以是离散变量。 相似文献
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张峻 《高原山地气象研究》2005,25(1)
综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法,将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成,首先对大-暴雨天气过程进行分型,确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度,用权重法将大-暴雨预报进行集成,从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法. 相似文献
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西昌卫星发射场大-暴雨的预报集成 总被引:2,自引:0,他引:2
综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法,将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成,首先对大-暴雨天气过程进行分型,确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度,用权重法将大-暴雨预报进行集成,从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法。 相似文献
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西安市降水概率集成预报方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以集成预报方法为途径,寻找改善预报效果的方法,早在1974年就有Leith提出。近几年发展起来的降水概率预报方法,由于使用不同的预报手段和预报因子,对同一预报对象建立不同的降水概率预报方程,其预报结果也不尽相同。因此对有多个预报方法,怎样才能使其综合的效应比它们其中的任何一个更好呢?本文的目的就是设计一种降水概率集成预报方法。1常用的集成预报法及有在问题集成预报方法由于其包含量大、兼容性好,已普遍受到国内气象界的欢迎。如江苏省气象台的俞炳启就曾利用灰色动态决策集成各种预报方法做中期降水预报,取得了很好的效… 相似文献
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崔彩霞 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1995,(2)
介绍了最优综合决策法的原理和方法,并用该方法对乌鲁木齐地区三种降水预报方法(MOS预报、平均温度场和值班预报)进行集成,并用计算机进行自动处理,试验表明,集成结果是优于单个预报方法的。 相似文献
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采用面雨量模糊评分方法,对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明,3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大,冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成,其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法,该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距,也可以用于降水定量预报评定中。 相似文献
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论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型(PSO-FNN),进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分(Threat Score)为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分(Equitable Threat Score)为0.41,TSS评分(True Skill Statistic)为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明:基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。 相似文献
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分类与集成方法在降雨预报中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍一种利用数值预报产品进行降雨预报的方法.该方法按照人工智能分类与集成的思想,利用前馈神经网络将T213、日本、德国的数值预报产品集成在一起,构成一个集成型的预报系统.在此基础上,利用高度场的天气形势和预报区域近低层流场和温湿条件,采用自组织神经网络进行天气分型,并针对不同的天气类型选用不同的预报因子,建立不同的预报模型.按照上述方法,选用江淮流域68个站点2003-2005年的5-9月数据,逐站建模,用2006-2007年5-9月的数据进行分级降水试报.各级降水预报结果表明,集成多家数值预报信息好于仅用单一模式的信息,采用天气分型建模优于不分型的建模.因此,多模式(型)预报结果的综合集成方法的研究,是数值预报解释应用中很值得探索的方向. 相似文献
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极端气温集成预报方法对比 总被引:4,自引:0,他引:4
用2003-2009年ECMWF和庆阳市极端气温资料建立最高最低气温SVM、Kalman、多元线性回归3种统计方法的预报模型,采用平均、加权、回归3种方法进行预报集成,对庆阳市2010年6-12月各预报方法及5个时次集成预报进行评估.结果表明:单一的SVM、多元回归和集成方法最低气温预报5个时次的准确率均高于最高气温0.8%~24.2%,集成后加权法准确率最高,但最高和最低气温选取权重不同,SVM权重大时最高气温效果好,多元回归权重大时最低气温效果好.随着预报时效的增加,单一的预报方法和集成预报,预报准确率降低.逐月评估表明,单一的SVM准确率较高且预报性能稳定,Kalman准确率较低,回归方法各月差异大,预报不稳定,集成后,3种集成方法的预报比单一的预报方法均有所改善和提高.绝对误差分析表明,加权集成后最高和最低气温误差都较小,优于平均集成法和回归集成法. 相似文献