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利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验,选择1965～2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子,建立典型回归模型.再以典型变量作为预报因子,用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型,用2002～2004年的资料进行检验,对比试验结果表明:逐步回归和最优子集回归预报效果较好,典型回归模型效果较差. 相似文献
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根据新会1987—2006年浅层地温资料，分别用逐步回归方法和最优子集回归方法对新会汛期降水进行拟合与预测，并用双评分准则（CSC）确定预测模型。结果表明，用逐步回归方法和最优子集回归方法建立的回归方程都能达到a=0．01的显著水平；根据预报方程的各项指标，最优子集回归方法建立的回归方程的效果较逐步回归方法建立的回归方程好。 相似文献
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利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报 总被引：3，自引：0，他引：3
通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区的格点平均高度值作为预报因子，利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程，并投入业务运用，通过与逐步回归方法比较得知，最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。 相似文献
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通过相关系数选出预报因子后，用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验，检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差，客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。 相似文献
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通过相关系数选出预报因子,用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验,检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差,客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。 相似文献
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通过相关系数选出预报因子后,用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验,检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差,客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。 相似文献
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MOS预报最优子集模型,通过消除数值模式系统性误差,可最大程度地提高其预报技巧。为了建立Na?ve Bayes降水最优模型,利用2008—2011年T511数值预报产品和单站观测资料,对介休、运城、丰宁3个站Na?ve Bayes降水概率分级预报模型进行研究。通过设计恰当的适应度函数,提出了一种用遗传算法搜寻Na?ve Bayes模型最优子集的计算方案,得到了3个站的最优子集模型。结果表明:最优子集的拟合效果明显高于普通初始子集,能够显著提升数值模式在单站的预报技巧。最优子集模型主要通过降低数值模式空报率提高单站晴雨、小雨预报效果,通过小幅提高正确次数和降低空报次数改善对中雨预报效果。 相似文献
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东营市短期气候预测系统设计及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
东营市短期气候预测系统使用逐步回归、最优子集回归、BP人工神经元网络和多因子EOF迭代4种因子预报模型,以及3个以均生函数为基函数的多步预测模型,并通过集成得出预报结论。因子普查时,采用滚动式相关分析方法,保证了入选因子的稳定性。 相似文献
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用多因子筛选和均生函数序列双重最优子集作降水量预报 总被引：3，自引：2，他引：3
把均生函数延拓序列作为因子加入最优子集回归方程，将因子筛选和均生函数分析相结合作最优子集回归双重分析，用于制作钦州市月降水量的预报，预报精度有所提高。 相似文献
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用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最优子集回归方程，然后根据24—144小时的数值预报资料制作该站24-144小时的气温预报。 相似文献
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通过对1991—2000年四川省2～4月雾的气候特征进行分析研究，在掌握其变化特点、规律以及成因的基础之上。进行预报因子的筛选，结合实况气象资料和数值预报产品，通过最优子集回归计算建立了四川雾站数预报的方程。 相似文献