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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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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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逐步回归方法在天气统计预报中已应用较久,因为它计算手续复杂,在没有快速计算设备的县站一直很难应用。现在提出一个用偏关的t检验对回归方程中预报因子进行筛选,即所谓偏相关筛选的方法建立回归方程。因为在未建立回归方程以前就可以确定可能预报因子中的剔除对象,而且可以利用筛选过程中的相关计算结果来计算回归,所以这个方法的计算量较逐步回归方法大大减少。 相似文献
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针对前汛期广西北部暴雨洪涝灾害频发的问题，利用T213模式和日本细网格降水预报等数值预报产品，采用条件数计算选取回归因子的方法建立广西北部区域平均降水量的预报方程。进行了2004、2005年两年5-6月的前汛期业务预报应用试验。采用条件数方法建立的预报方程和传统的逐步回归预报方程的平均预报误差分别为6．3569mm和7．0096mm，同期T213模式的预报误差为7．9456mm。试验表明新方法比传统的逐步回归方程和T213模式具有更高的预报精度，有较好的业务应用前景。计算对比可知，采用条件数计算选择的预报因子间的复共线性较微弱，而逐步回归方法选择的因子间的复共线性很严重，影响了回归方程的预报效果。 相似文献
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T42和EC产品在安徽5—7月暴雨落区预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
用Ｔ４２资料进行逐步回归计算，用ＥＣ资料作相似分析，分别作安徽梅雨暴雨的落区预报。经两年试用认为：两种综合使用，ＣＳＩ评分可比上述方法单独使用提高３％－１０％。 相似文献
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复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法.以重要气象灾害的预报难点--台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程.对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km.进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程.另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况. 相似文献
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采用均生函数模型对单一的要素序列作气候预测试验。首先计算出要素的均生函数，经逐步回归，筛选出周期性预报因子，以期建立历史拟合和预测效果好的模型。实例计算分析表明，均生函数模型预测的结果具有一定的可信度。 相似文献
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投影寻踪回归技术在降水量预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了应用投影寻踪回归（ＰＰＲ）技术预测降水量的建模思想及其ＳＭＡＲＴ算法的实现。三个地区应用ＰＰＲ进行降水量预测建模,模型的拟合及预留预测检验结果均好于逐步回归建模的相应结果。 相似文献
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运用2001～2002年6月10日到8月10日西北太平洋上15个热带气旋的日本静止气象卫星（GMS-5）高分辨率红外辐射亮温（TBB）资料，从代表热带气旋强度的热带气旋云系特征中选取多个TBB因子及热带气旋中心所在纬度等因子，结合《热带气旋年鉴》资料，采用逐步回归方法，经多次试验求得热带气旋强度的客观估计算式，复相关系数达到0.80以上。由此式估计的热带气旋中心气压，经24 h滑动平均后的结果与年鉴气压的复相关系数提高到0.89，且两者之间的气压差在±10 hPa之内的占整个样本数的83%以上，与美国新近展示的相关研究结果十分接近。用2000年两个热带气旋作检验，结果很好。该客观方法有望替代目前的Dvorak主观估计方法，成为一种新的业务方法。 相似文献
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通过开展武汉市空气质量预报研究,研讨武汉市空气质量状况。结果表明：2007-2008年武汉市空气质量优良的出现频率为77.6％,且未出现超过轻度污染的情况,其中夏季空气质量明显好于其他季节。经验证,采用逐步线性回归法建立的预报模型对武汉市空气质量具有一定的预报能力,级别预报准确率达78.1％。统计各级预报准确率发现,此方法较适用于空气质量为Ⅱ级的情况,提出在使用时应结合天气预报和前一日空气质量监测实况对预报结果进行修正。 相似文献
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采用2003～2006年5～9月水位及同期日雨量资料,以信江流域为例,利用逐步回归方法对洪峰期内梅港的水位与前期各气象站日降水量的关系进行了研究,并建立洪峰水位预测模型。结果表明:该模型有一定的预测准确率;各站降水产生的地表径流在24 h之内就能影响到下游的梅港水文站水位;距离梅港水文站最近的气象站前2 d的24 h降水产生的壤中流和地下径流对梅港洪峰期水位也有显著影响;此外,当梅港水位位于21 m之上时拟合绝对误差明显增大,当水位峰值小于23 m时,其拟合值偏大,当水位峰值大于23 m时,其拟合值偏小。 相似文献
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南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考. 相似文献