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应用模糊综合评判的方法,建立了桂中春季低温阴雨总日数和前期５个预报因子在不同的预报等级下各个区间的隶属度矩阵,以此作为模糊变换和矩阵Ｒ及因子权重Ａ的备选元素,然后,根据不同年份的因子值为构造Ｒ和Ａ,由算子Ｍ（,０）作出预报等级的归属评评判,其准确度要比目前气象部门所用的预报方法高１５－２０％。 相似文献
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钦州市甘蔗产量年景气象预测方法研究 总被引：1，自引：1，他引：1
应用模糊综合评判的方法，建立了钦州市甘蔗产量年景与前期关系较密切的5个大气环流因子在不同的预报等级下各个因子区间的隶属度矩阵，以此作为模糊变换矩阵R及因子权重A的备选因素，然后，根据不同年份的因子值来构造R和A，应用模糊数学的运算法则，得到甘蔗产量年景的预测结果。 相似文献
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应用模糊综合评判的方法,建立了钦州市甘蔗产量年景与前期关系较密切的5个大气环流因子在不同的预的备选因素,然后,根据不同年份的及因子权重A～报等级下各个因子区间的隶属度矩阵,以此作为模糊变换矩阵R～,应用模糊数学的运算法则,得到甘蔗产量年景的预测结果。和A～因子值来构造R～ 相似文献
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运用模糊综合评判方法，借助计算机进行单目标寻优，挑选出一组最佳预报因子，建立起雨季开始期的预报模型。 相似文献
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青海高原牧区雪灾等级预警方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本研究根据层次分析法原理,在分析导致雪灾的因素及其预报的基础上,对雪灾进行等级划分,然后计算导致雪灾的各因子的隶属度和权重,最后通过判断矩阵及矩阵运算的数学方法,得出预警雪灾的等级。 相似文献
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20世纪 80年代以来 ,模糊数学被广泛应用于气象、水文、环境等领域 ,取得了丰硕的应用成果。本文利用模糊识别理论模型[1],以西太平洋副高北界、亚洲区极涡强度指数、亚洲区经向环流指数、青藏高原指数、南方涛动指数 5种环流特征月值作为预报因子 ,预报下一个月北京市空气污染日数 ,取得了较好的效果。1 模糊识别理论模型简介设n个预报对象样本集为 ( yj) ,m个与之相关的预报因子集为 (xij) ,(rij)为 (xij)的规范化矩阵 ,0≤rij≤ 1。根据m个预报因子特征 ,将n个预报对象分为l类标准模式 ,其模糊识别矩阵为 (ukj) ,0≤ukj≤ 1 ,∑lk=1 ukj… 相似文献
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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,选取若干个与预报站点相关性高的特征,并与ECMWF降水量场插值到预报站点的因子一起,作为随机森林回归模型的输入因子进行预报建模。通过对10个预报试验站点未来24h降水量的分级和不分级订正预报试验,结果表明:(1)ECMWF降水量分级订正预报方法的平均绝对偏差和均方根误差分别比利用ECMWF插值到站点的预报方法减小了20%和15%;(2)24h暴雨及以上的降水分级订正预报方法的平均TS评分为0.32,也显著高于EC插值的0.19;(3)与利用同样的预报模型对全样本(不分级)的传统数值预报模式产品订正预报方法相比,本文提出的分级订正预报方法在总体预报精度和暴雨及以上的强降水预报TS评分上均有更高的预报技巧。 相似文献
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本文试用动态数据处理中时间序列ＡＲＭＡ过程的概念来作长期降水预报,经过对降水历史资料平稳化处理后,对其建立ＡＲＭＡ模型,从预报趋势上看,此方法是有一定价值的。 相似文献