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基于ECMWF细网格模式输出产品和BP神经网络预报方法建立一种优化的BP模型,对吉林省东南部山区(白山地区、通化地区)未来24h的日最高和最低气温进行预测,并对比该方法、ECMWF细网格的2m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果.结果表明:在建立预报方法时,考虑预报因子对气温影响的累积过程,并对其进行优化处理,有利于提高预报水平;通过比较各预报方法的预报准确率(TT)、系统偏差(MBE)、平均绝对误差(MAE),最终得出对预报因子进行优化处理的BP神经网络法预报效果最好. 相似文献
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遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。 相似文献
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根据1994-2004年黑山气象资料和玉米螟越冬期资料,采用通径分析方法,对玉米螟越冬期的气象条件与死亡率的关系进行分析,建立了4月和5月死亡率的预报模型。结果表明：玉米螟受3-5月的气象因子影响较大,死亡率明显高于越冬前的死亡率,建立的模型能够反映玉米螟越冬期气象条件与死亡率的响应关系,可在实际预报业务中作为参考依据。考虑越冬前死亡率的预报拟合率明显高于不考虑越冬前死亡率的模拟结果,说明在对玉米螟进行预报时,只考虑气象因子,不考虑虫源基数是不全面的。 相似文献
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在实际的预报工作中,对于月的降水量预报或做其它长期预报,通常从这样几个方面考虑问题:1.降水自身的演变规律;2.寻找各气象要素或要素场与降水量的相关关系,3.选择最佳预报因子,用统计的方法做出预报。 所以我们最关心的正是如何确定气象要素场与降水量的相关关系,选择合适的预报因子。在实际工作中预报因子的选择往往是预报成败的关键。但在预报因子选取之后,选择合适的统计方法也是不容忽视的。现将我们做的一点工作简介如下。 相似文献
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多因子耦合预报全年台风个数赵学华（海南省琼海市气象局５４５８００）通常人们以预报年台风个数，一般都采用单因子或者是多因子点聚，要不就是时间序列等，这些方法往往不考虑几个因子之间的相互作用，仅仅考虑因子与预报量之间的相关，这就有可能使我们在考虑问题时忽... 相似文献
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利用极值剔除法,选取了预报武汉天河机场夏季强雷雨天气的5个因子.经检验发现,采用这些预报因子进行预报,可减少强雷雨天气的漏报率. 相似文献
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利用欧洲气象中心、日本东京和北京气象中心每天发出的各类数值预报产品，建立前期数值预报要素产品与未来天气过程要素的相关关系，并在回归方程中考虑预报因子和预报量之间的非线性关系，经统计发现方程中选入的非线性因子具有较高的相关显性。实践证明，合理利用这些数值预报产品信息，可以进一步提高短期天气预报的准确率。 相似文献
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预报成败固然与预报方法有关，然而因子的好坏是成败的关键。本文采用初选、精选相结合的两段筛选法从大量的可能因子中筛选出有效的预报因子，尽量将伪因子剔除。由于乌盟地形复杂，大青山东西向横贯于全盟中部，使前山后山存在着明显的气候差异。文章运用模糊聚类分析，客观合理地将全盟分成4片，较符合气候规律。天气变化是受诸多因子相互作用相互制约的结果。许多大气现象往往是非线性过程。然而非线性方程求解计算量大，不宜推广。本文采用简化非线性预报方程，同时又考虑了各种交叉乘积项的作用，又不需要解联立方程组，计算简便，适宜一般台站使用。 相似文献
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作者建立的多时次因子ＥＯＦ迭代预报方法，进行了四川盆地夏半年降水异常的短期气候预测试验和业务应用。结果表明，考虑前期着急海区多时次海温因子，预测四川盆地降水异常，效果令人鼓舞。这一步证明了这种容纳多时次资料，基于ＥＯＦ迭代的物理统计方法是一种具有强预报能力，实用有效的预报新途径。 相似文献
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对欧洲500HPA高度场数值网格产品资料作车比雪夫多项式的正交展开,基于其典型场系数,提出一种因子优化试验方案.经回报和预报结果表明:非线性预报因子进行必要的处理对预报推论有一定的提高,而且入选因子的天气物理含义更为明确. 相似文献
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SVM方法在降水预报中的应用及改进 总被引：3，自引：0，他引：3
以T213数值模式输出产品为基础,结合常规观测的降水资料,利用SVM方法,进行了大量多因子的随机交叉验证,从而选出最优参数,建立了全国72个站点的降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了检验.再通过计算正、负样本的贴近度来分析预报因子,实现了预报因子的筛选和降水预报模型的改进;检验结果表明:改进后的降水模型的预报结果优于改进前的.实时业务试运行的结果也显示SVM模型的降水预报效果好于T213模式直接输出的降水预报. 相似文献
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1引言预报因子的选择是天气预报中最关键的问题，预报因子选择成功与否决定预报的成败。目前，由于大气变化本身的复杂性和人们对大气变化规律认识的局限性，特别对于长期天气形成的前期物理机制还了解很少，加之长期预报的空间和时间尺度大，预报量和预报因子相隔几个月以上或 相似文献
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客观预报中多时刻因子的应用及其效果 总被引：3，自引：3，他引：0
分析了在客观预报中单时刻因子与预报量之间存在着时间尺度上的不匹配问题,提出使用多时刻因子的必要性和可能性。对比试验表明,多时刻因子可改善大多数预报方程的质量,有效率达90．0％;多时刻因子使预报误差明显减小,预报方程的残差平方和平均减少23．8％。残差平方和的减少在各种场合有所不同,但呈现出一定的规律性。同时又指出,在多时刻因子中并不是包含的时刻越多越好,以防出现“维数灾”现象。 相似文献
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