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投影寻踪回归模型及其在降水预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了以投影寻踪回归（ＰＰＲ）进行预测建模的基本思想和算法实现。通过将ＰＰＲ和逐步回归（ＳＲ）应用于降水实例预测,结果表明ＰＰＰ模型的拟合和预测检验结果均优于ＳＲ的相应结果。 相似文献
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应用多种动力气候模式降尺度解释应用技术,经过2004~2008年的回算检验和2009年以来的业务应用,结果表明其对重庆市区域的月平均气温和降水量有较好的预测能力,MOS和PP两大类方法中,分别用逐步回归、相似离度和最短距离相似等建模方法,用车比雪夫多项式,涡度,动态区域,EOF和R方程等5种不同构建因子方案得出的预测结果Ps评分(中国气象局预测业务定量评分标准)显示,重庆市动力气候模式解释应用方法的预测能力超过了中国气象局的目标考核要求(降水≥60%,温度≥65%)。月降水量预测最佳方案是PP-回归-涡度和PP-回归-区域,月气温预测最佳方案是MOS-回归-涡度和MOS-回归-车氏。降水和气温预测效果最好月和最差月平均Ps评分差值分别达到14.5%和21.8%,表明预测效果存在明显的月际差异。由2006年3月个例分析可见,降尺度解释应用技术对月尺度气温降水正负距平空间分布形态有较好的预测能力。 相似文献
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本文对2002年建立的山东夏季降水量场预测模型进行了多方面的改进。预测因子的选取在原来以常规100、500hPa或海温状态场的关键区域平均值基础上,增加了能表征天气系统月际演变趋势及区域环流总体特征的遥相关型环流指数,建模资料的选取结合了环流突变的气候背景,以1977—2008年资料进行建模,建模方案在原来纯数学分析的基础上,增加了着重考虑因子物理意义的建模方案,用2009—2011年实况资料对两种建模方案及2002年建模方案的预测结果进行对比分析。结果表明,改进后预测模型较旧预测模型的预测效果有较大提高,而物理统计预测模型对降水的空间分布也具有较好的预测效果。 相似文献
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因子和样本优化及最优预报方程模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了选择与预报量有密切关系的因子和有代表性的样本,分别采用投影寻踪回归（ＰＰＲ）和Ｂ－Ｐ神经网络对因子和样本进行优选。实例分析表明：优选出的样本保留了全部样本的大部分信息;用优选出的因子建模可达到与用全部因子建模相近的拟合和预报效果。 相似文献
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投影寻踪回归模型及其在降水预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
于扬 《成都气象学院学报》2000,15(3):213-217
介绍了投影寻踪回归（ＰＰＲ）预测建划的基本思想和算法,并将投影寻踪混合回归９ＰＰＭＲ）和逐步回归（ＳＲ）应用于降水预测数值试验。结果表明,ＰＰＭＲ模型的拟合和预测效果均优于ＳＲ模型的相应效果。 相似文献
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人工神经网络的短期气候定性预测方法研究 总被引：5，自引：3，他引：5
采用EOF方法将众多具有一定物理意义的环境场预报因子和序列周期因子进行降维去噪处理，并结合人工神经网络前馈网络模型，进行了影响广西热带气旋年频数和夏季(6～8月)降水量短期气候预测的定性预报建模方法研究。结果表明，该方法对于影响广西热带气旋的年频数及广西夏季降水量定性趋势具有很好的预报能力，可作为一种新的短期气候预测业务预报配套方法。 相似文献
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用主周期拟合法预测巴州北部山区降水量趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
王园香 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2001,24(4):13-14,19
应用主周期拟合法求巴音布鲁克年降水量、6－8月降水量、5－9月降水量5年滑动平均值的主周期拟合值，并作出其演变图，应用一元线性回归法求巴仑台年降水量、6－8月水量、5－9月降水量5年滑动平衡值的线性回归方程，并作出其演变图，同时使用主周期拟合法求巴化台年降水量、6－8月降水量、5－9月降水量5年滑动平均值和除其趋势项后的主周期拟合图，分析其演变规律，并预测未来1年巴音布鲁克、巴仑台的降水量趋势，预报效果显著，说明主周期拟合法对降水量趋势预测具有实际应用价值。 相似文献
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基于数理统计方法的降水量预测模型建立及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
降水量是一个随机事件,但在一个相当长的时间段内又有一定的规律性。由于降水过程存在高度随机性和不确定性,很难用物理成因等方法来确定某一时段确切的降水量值。在国内具有代表性的权马尔科夫链预测降水量方法的基础上,结合数理统计的知识,提出了一种改进的预测降水量思路,即对原始降水量序列进行3 a滑动平均,并考虑序列间的相关程度,以减弱原始序列的随机因素,用新序列进行降水量预测的方法,并对北京、延安等5个站点的降水量序列进行了应用检验。检验结果表明,除了在极端年份(如岢岚站点2006年,偏关站点2006、2009年均为枯水年)时预测有较大误差外,其余年份的预测结果比较令人满意,总体上合格率达到80%。由于权马尔科夫链模型建立时在统计学基础上利用了降水量序列的均值和均方差,预测值是在一定概率条件下趋向于某一状态,而极端条件发生的概率较小,因此在预测极端条件时会出现较大误差。 相似文献
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In order to achieve the best predictive effect of the Partial Least Squares (PLS) regression model, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied to automatically filter the optimal subset of a set of candidate factors of PLS regression model in this study. An improved version of the Particle Swarm Optimization-Partial Least Squares (PSO-PLS) regression model is applied to the station data of precipitation in Southwest China during flood season. Using the PSO-PLS regression method, the prediction of flood season precipitation in Southwest China has been studied. By introducing the precipitation period series of the mean generating function (MGF) extension as an alternative factor, the MGF improved PSO-PLS regression model was also build up to improve the prediction results. Randomly selected 10%, 20%, 30% of the modeling samples were used as a test trial; random cross validation was conducted on the MGF improved PSO-PLS regression model. The results show that the accuracy of PSO-PLS regression model and the MGF improved PSO-PLS regression model are better than that of the traditional PLS regression model. The training results of the three prediction models with regard to the regional and single station precipitation are considerable, whereas the forecast results indicate that the PSO-PLS regression method and the MGF improved PSO-PLS regression method are much better than the traditional PLS regression method. The MGF improved PSO-PLS regression model has the best forecast performance on precipitation anomaly during the flood season in the southwest of China among three models. The average precipitation (PS score) of 36 stations is 74.7. With the increase of the number of modeling samples, the PS score remained stable. This shows that the PSO algorithm is objective and stable. The MGF improved PSO-PLS regression prediction model is also showed to have good prediction stability and ability. 相似文献
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The major purpose of this study was to develop a predictive model of the yearly frequency of typhoon.Based on historical data, a predictive model of yearly frequency of typhoon that landed in South China was proposed during the season of typhoon using the basic thinking and its algorithm of Pro.jcction Pursuit Regression (PPR). The results show that the predictive precision of PPR model is much better than that of stepwise regression (SR) model. 相似文献
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基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
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奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。 相似文献
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中国东部冬季降水的动力结合统计预测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对中国东部6个气候关键区,首先,通过相关分析指出,冬季降水既与前期气候因子有关,又受同期大气环流的影响。因此,有必要采用动力与统计相结合的方法进行气候预测研究。然后,从实时预测的角度出发,综合考虑前期预测因子的观测信息和具有数值可预测性的同期气候因子的数值模式结果,使用多元线性回归分析方法就各区域平均冬季降水逐一建立了短期气候预测模型,并在预测模型中考虑了模型结果中系统误差的订正。交叉检验分析结果表明,所建立的各区域预测模型普遍具有较好的预测效果,预测优势主要表现在对冬季降水的变化趋势、年际变化、以及异常符号的预测准确率上。就6个区域平均而言,1982—2008年交叉检验结果与实况间的相关系数和距平同号率分别为0.69和78%,表明该预测思想具有可行性。 相似文献
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A Hybrid Dynamical-Statistical Approach for Predicting Winter Precipitation over Eastern China 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 LANG Xianmei 《Acta Meteorologica Sinica》2011,25(3):272-282
Correlation analysis revealed that winter precipitation in six regions of eastern China is closely related not only to preceding climate signals but also to synchronous atmospheric general circulation fields.It is therefore necessary to use a method that combines both dynamical and statistical predictions of winter precipitation over eastern China(herein after called the hybrid approach).In this connection,seasonal real-time prediction models for winter precipitation were established for the six regions.The models use both the preceding observations and synchronous numerical predictions through a multivariate linear regression analysis.To improve the prediction accuracy,the systematic error between the original regression model result and the corresponding observation was corrected.Cross-validation analysis and real-time prediction experiments indicate that the prediction models using the hybrid approach can reliably predict the trend,sign,and interannual variation of regionally averaged winter precipitation in the six regions of concern.Averaged over the six target regions,the anomaly correlation coefficient and the rate with the same sign of anomaly between the cross-validation analysis and observation during 1982-2008 are 0.69 and 78%,respectively.This indicates that the hybrid prediction approach adopted in this study is applicable in operational practice. 相似文献
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基于EMD 和集合预报技术的气候预测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
气候系统是典型的非平稳性系统,然而对于气候观测数据的处理通常是在时间序列平稳的假定下完成的,比如气温和降水的多步预报,这通常会导致预报准确度较低。为改进该缺陷,首先将非平稳数据序列分解成平稳的、多尺度特征的本征模态函数分量(IMF),再使用数值集合预报与逐步回归分析相结合的方式对每一个IMF 分量构建不同的预报模型,最后线性拟合成预报结果。通过Visual Studio 2008 开发平台使用上述方法建立了一个短期气候预报系统,采用广西区88 个气象站1957—2005 年的2 月距平气温数据进行实际验证。结果表明,相对于普通预测和单一预测方法,加入了EMD 和集合预报技术的方法在仅用历史资料进行多步预测的情况下,对于气候的变化趋势以及突发性气候具有更好的预报能力。 相似文献
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大气环流降尺度因子在中国东部夏季降水预测中的作用 总被引：16，自引：2，他引：14
本文将1951～2007年500 hPa 格点资料构成的表征区域系统的环流特征量作为降尺度因子, 使用降尺度技术和偏最小二乘回归方法, 以环流特征量作为因子场, 建立逐月的我国东部夏季降水量的预报模型。从最佳预报模型中的环流特征量出现频率的角度, 对大气环流降尺度因子在我国东部夏季降水预测中的作用进行分析研究。结果表明, 在夏季各个月份的预报模型中, 出现频率表现最突出的因子是北半球和东半球副高系统。此外, 东亚地区副高系统也起十分重要的作用, 特别是西太平洋副高强度和面积指数。 相似文献
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以1962—2006年粤北地区7个站4—6月前汛期降水量资料为基础,将前汛期降水量与74项环流指数资料进行灰色关联度分析,确定了影响粤北地区前汛期降水量的16个关键环流指数因子,分别应用投影寻踪回归、BP神经网络和逐步回归方法,建立前汛期降水趋势预测模型,对粤北地区前汛期降水趋势进行预测。结果表明:投影寻踪回归和BP神经网络方法的预测能力均优于传统的逐步回归模型。其中,PPR模型比BP神经网络方法的预测效果更好。 相似文献