支持向量机在雷雨天气预报中的应用

支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法。利用1999-2003年7月清远站每天08:00的探空资料,建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型,进行相应的预报实验,实验结果显示对应的SVM分类模型效率高、准确率高,且泛化能力强,预报Ts评分非常理想,都达到80%以上;结果准确率并不会因为训练样本数目的减少而大幅度降低,具有良好的预报能力。对于某个特定的核函数,可通过调整误差惩罚参数C来得到性能最优的SVM。     

基于截断1-范数损失函数的鲁棒超限学习机

对噪声和异常值较敏感、鲁棒性差是超限学习机（ELM）的主要问题.在1-范数损失函数的基础上,提出截断1-范数损失函数来抑制噪声和异常值的影响,建立了基于截断1-范数损失函数的鲁棒ELM模型.通过迭代重赋权算法求解对应的优化问题,并利用4个模拟数据集和9个真实数据集验证模型的有效性.数值实验结果表明,在噪声环境下鲁棒ELM的泛化性能优于对比方法,并且具有较强的鲁棒性,尤其是在异常值比例较大的情形下.     

基于探空数据集成学习的短时强降水预报试验

使用2015—2019年6—9月08:00（北京时）我国119个探空站的大气层结和对流参数作为特征参数,基于XGBoost集成学习方法,建立短时强降水事件预报模型。同时,提出一种面向高影响天气的模型优化思路,通过使用分段权重损失函数,进行模型调优,在空报率不超过一定阈值的情况下,可提升模型预报的命中率和TS评分。设计分段权重损失函数权重敏感性试验和损失函数对比试验,选取7个区域中心探空站对比分析模型优化方法的有效性和泛化性。利用2019年6—9月全国探空数据针对短时强降水预报开展批量独立检验和个例分析,结果表明:改进后的预报模型TS评分提高0.05~0.1,命中率提高0.15以上,空报率提高0.05~0.1,表现出明显的“宁空勿漏”预报倾向,模型预报能力得到明显提升;在全国短时强降水预报试验中,预报模型命中率为0.65,空报率为0.37,漏报率为0.34,TS评分为0.47,说明该模型对短时强降水天气具有一定预报能力。     

人工神经网络预报模型的过拟合研究

针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过浓缩预报信息 ,降维去噪 ,使得神经网络的预报建模不需要进行适宜隐节点数的最优网络结构试验 ,没有“过拟合”现象 ,并且与传统的神经网络预报建模方法及逐步回归预报模型相比泛化能力有显著提高     

基于决策树算法的海州湾地区海雾预测北大核心

基于连云港西连岛站点2014—2018年逐小时气象观测资料,经过对海雾事件及气象要素特征的统计分析探寻海州湾海雾发生发展的基本规律,并基于机器学习中的经典的C4.5算法对海雾天气建立气象要素预测模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对海州湾海雾进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。利用2014—2017年的样本数据进行学习,模型的学习准确率为92.85%,利用2018年的样本数据对模型的泛化能力进行测试,测试准确率为93.51%。决策树算法在海雾预测中具有方便简洁、科学实用,准确率高等特点。     

基于多种算法优化SVM模型的 乌东德水电站降水量预报

基于粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的核函数及主要参数进行训练优化,分别建立PSO算法、GA的支持向量机模型(PSO_SVM、GA_SVM)。选用ECMWF及T639数值预报产品资料和乌东德水电站降水资料,普查最优预报因子,构建包含各种类型降水过程的训练样本和测试样本。比较分析SVM模型RBF和Sigmoid核函数优劣。尝试先分段寻找局部最优,再选择全局最优的参数优化方法。通过增大训练样本集、降低交叉验证准确率、迭代次数截断和控制惩罚系数范围的方法,提高模型的稳定性和泛化能力,防止过拟合和收敛缓慢现象。利用测试样本对SVM、PSO_SVM和GA_SVM三种方案进行对比检验,优化的GA_SVM预报效果较好且稳定。经2018年试报表明,GA_SVM逐3 h累计降水量预报TS评分在50%以上,漏报率在15%以下,与ECMWF和T639比较,该模型TS评分提高1. 4%。     

基于深度卷积神经网络的阵风锋识别算法

阵风锋作为强对流的冷性出流特征,是重要的边界层辐合系统,对其自动监测识别一直是日常气象业务中的难点,该文基于深度卷积神经网络设计了阵风锋的自动识别算法。通过对输入和输出端的重新设计,在Faster RCNN算法和Inception V2网络模型的基础上实现了通过雷达回波数据对阵风锋窄带回波实现端到端自动识别。利用雷达数据绕雷达中心旋转不变性特点,增加了数据样本,降低了需提取特征的复杂度。利用2007—2011年南京雷达数据,对该模型进行了20万步的训练,总损失函数值收敛到0.003。对识别效果的分析表明,在训练样本中识别率100%,漏识率0%,准确率87%。通过对合肥雷达2009年6月5日阵风锋天气过程的32个体扫进行模型泛化能力评估,得到识别率91.7%,漏识率8.3%,正确率73.3%。     

基于决策树算法的江苏省不同区域 短时强降水预报研究

采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。     

均生函数模型在长期天气预报中的应用

利用泰安市1951～1999年4月份气温资料,应用均生函数建立了气温预测模型,并进行试报和检验.结果表明,均生函数预测模型可以较好地拟合气温的变化趋势,对月气温有较好的预测能力.     

基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法

为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.     

基于BP神经网络的单站总云量预报研究

云是能够对飞行活动产生影响、甚至危及飞行安全的气象要素之一。为了对北京单站总云量进行预报,利用人工神经网络的BP模型,针对不同时次进行关键因子的选取,尝试用多种预报因子的组合,建立了总云量预报模型。试验结果表明：所建立的模型具有较好的拟合、预报精度,并且没有出现＂过拟合＂现象,对新样本具有较好的泛化能力。     

支持向量机方法在德阳降水分类预报中的应用试验

本文对支持向量机(svm)分类方法的基本原理作了简要的概述,并依据常规观测资料选取预报因子,以经典统计预报方法的方式,利用svm方法,选取不同的核函数对德阳市雨量分类预报进行试验.Ts评分表明采用多项式内积函数作为核函数构造的预报模型具有较好的预报能力.     

基于BP神经网络的单站总云量预报研究

云是能够对飞行活动产生影响、甚至危及飞行安全的气象要素之一.为了对北京单站总云量进行预报,利用人工神经网络的BP模型,针对不同时次进行关键因子的选取,尝试用多种预报因子的组合,建立了总云量预报模型.试验结果表明:所建立的模型具有较好的拟合、预报精度,并且没有出现"过拟合"现象,对新样本具有较好的泛化能力.     

西北地区干旱预测的EOF模型

该文在经验正交函数（EOF）分析的基础上,设计了一种适合于西北地区干旱预测的EOF模型,利用均生函数法、多元回归法和典型相关法对EOF模型进行了有效的预测试验,结果表明这种模型对西北地区的干旱有一定的预报能力。     

对流层与平流层大气气溶胶粒子的若干散射特性

本文应用Ｍｉｅ散射理论，采用简洁方案计算了ＩＡＭＡＰ提出的大气气溶胶主要粒子的散射效率因子及散射相函数，结果表明，大颗粒的散射能力以７５％硫酸液滴最强，其次是水滴，冰晶，沙尘性粒子；小粒子的散射能力仍以７５％硫酸滴最强，其次是沙尘性粒子，小颗粒相函数的前向后向基本对称；大粒相函数随Ｘ值增大而不对称加大；折射率实部不同，则相函数最小值出现在不同的散射角，折射率虚部较大的煤烟，相函数起伏较小，约在１０     

气象服务系统数据统计功能二次开发的设计和实现

针对目前气象服务系统普遍存在二次开发能力不足、推广应用困难的技术难题,设计了一套具有强大自定义功能的服务数据分析系统。该系统采用内部函数和外部函数相结合的方法,内部函数采用动态链接库的形式开发,其接口可以连接各种业务数据库,并通过配置不同的计算方法和参数,实现多种需求输出;数据前台界面显示通过自定义的sql语句接口参数来实现;在内部函数计算的基础上,利用基于外部函数的文字模板实现数据描述文本的输出。基于该方案开发的气象服务系统从用户界面、数据分析、数据显示、绘图和文本输出等各种功能均可实现自定义,系统后期升级方便,跨区域推广能力强,其设计思路对相关业务系统的开发具有很好的指导意义。     

均生函数模型在气温和降水预测中的应用

应用均生函数对单一的气象要素序列建立预测模型,并进行试报与预测检验。实例计算分析表明,该方法对短期气候预测有较强的预测能力,均生函数模型预测结果具有一定的可信度。     

均生函数模型在长期天气预报中的应用

利用泰安市1951～1999年4月份气温资料，应用均生函数建立了气温预测模型，并进行试报和检验。结果表明，均生函数预测模型可以较好地拟合气温的变化趋势，对月气温有较好的预测能力。     

均生函数模型在广西1998年春播低温阴雨结束期预报中的应用

均生函数模型是由时间序列按不同的时间间隔计算均值,生成一组周期函数,然后用原序列与这组函数建立预报方程.本文应用均生函数对广西春播期低温阴雨结束期建立了预报模型,并进行试报与预报检验.根据广西低温阴雨结束期气候分布特点,以桂林站代表桂北地区,柳州、河池、梧州站代表桂中地区,南宁、玉林、钦州站代表桂南地区,百色站代表右江河谷及沿海地区.结果表明,以各代表站低温阴雨结束期为原序列,建立均生函数模型,其趋势预报效果较好.(1)均生函数模型对广西低温阴雨结束期有较强的预报能力,尤其对低温阴雨结束期极值年有较好的拟合和预报能力.(2)预报误差小,结果稳定、客观定量.     

支持向量机方法在德阳降水分类预报中的应用试验

本文对支持向量机(svm)分类方法的基本原理作了简要的概述，并依据常规观测资料选取预报因子，以经典统计预报方法的方式，利用svm方法，选取不同的核函数对德阳市雨量分类预报进行试验。Ts评分表明采用多项式内积函数作为核函数构造的预报模型具有较好的预报能力。