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| 基于CNN和RF算法的ECMWF降水分级订正预报方法 | |
| 作者姓名： | 赵华生 金龙 黄小燕 黄颖 |
| 作者单位： | 广西气象科学研究所,南宁530022 |
| 基金项目： | 广西自然科学基金面上项目（2018GXNSFAA294128,2018GXNSFAA281229）、国家自然科学基金项目（41765002）、广西重点基金项目（2017GXNSFDA198030）共同资助 |
| 摘 要： | 利用卷积神经网络(CNN)和随机森林回归模型,提出了一种新的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)降水订正预报方法.该方法首先根据ECMWF模式对站点雨量预报值所属的等级进行划分,再计算出不同等级相对应的高相关因子矩阵.进一步利用CNN模型对高相关矩阵进行综合特征提取的学习和训练.最后对CNN模型最终输出的特征因子中,选取... |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 随机森林算法 订正预报 数值模式 |
| 收稿时间： | 2020-07-08 |
| 修稿时间： | 2020-10-30 |
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