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由浙江省金华市气象局李邦宪、蒋天麟研制的IBM—PC/XT微机长期天气预报微机业务系统包含了相关普查、逐步回归、逐步判别、方差分析、谐波分析、多层递阶、岭回归、门限自回归、逐步回归双重分析等20多个气象应用程序包和约300余k字节的长期天气预报因子资料库。经测试和使用表 相似文献
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根据预报量与预报因子的实际情况，提出用灰色系统中的关联分析筛选非线性因子。同时利用时变参数跟踪理论，将复杂的非线性系统预报问题转化成简单的带时变参数的线性多层递阶预报问题。经实际应用证明，用此法建立的多层递阶预报模型优于线性因子所建立的多层递阶预报模型。 相似文献
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多层递阶预报模型的一种改进方案 总被引：7，自引：0，他引：7
本文针对气象要素与其过去的数据自相关程度一般都较差,而与其自身的显著周期分量却存在较高的线性相关关系的特点,提出了一种改进的多层递阶预报模型。它将多层递阶方法与逐步回归双重分析相结合,用显著周期分量取代经典多层递阶预报模型中的自回归部分,使之能更好地反映气象要素自身的历史演变规律,从而稳定其预报效果。 相似文献
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本文针对经典多层递阶方法所存在的缺陷,提出了一种改进的多层递阶预报模型。它的基本思想是将回归分析与经典多层递阶方法相结合,使之有效地消除了因子间量值差异所引起的贡献差异,较好地体现了高相关因子的重要作用。实例计算结果表明,该改进方案的预报精度有显著提高。 相似文献
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月平均降水量的二次规划最优组合预测方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
以逐步回归、均生函数和多层递阶作为月平均降水量的3种子预报方法，进一步采用二次规划计算方法，通过计算各子方法的最优非负权系数进行最优组合预测建模研究。实例计算结果表明，这种组合预测模型的预报精度优于各子方法，并具有较好的理论依据，可在实际业务预报中进行推广应用。 相似文献
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动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期。利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测。本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论。 相似文献
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天气预报的多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法提出的一种新的数值预报方法。我们在过去工作的基础上选取六个有天气学意义的相关因子,采取仅考虑预报因子部分的多层递阶方法试作夏季降水量预报,效果较好。此外,与一般线性单输出模型、仅有自回归部分的线性单输出模型及多元回归进行了初步比较,提出一些看法。《天气预报的多层递阶方法》是运用现代控制理论的系统辨识方法,它将天气系统看成是随机动态的时变系统。从系统的外部特征着手,建立其输入-输出模型,并进行多层分析和多层递阶预报。现将我们用这种方法预报夏季(6—8月)降水量上所做的工作介绍如下: 相似文献
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使用海南岛冬季平均气温资料,根据动态系统预测的理论,选用层递自回归预报的方法,建立了海南岛冬季平均气温长期预报的多层递阶自回归预报模型,进行预报。 相似文献
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较详细地介绍了多层递阶周期分析模型,通过对传统的周期分析方法应用于贵州春夏干旱的预测作对比和试报,发现多层递阶周期分析与传统方法预测效果较接近,略优于传统方法。１９９４年－１９９７年４年试旱率７５％,夏旱１００％。在此基础上,对贵州１９９８－２０００年的夏干旱趋势作了详细的预测分析。 相似文献
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使用海南岛（以海口资料为代表）冬季平均气温资料,根据动态系统预测的理论,选用多层递阶自回归预报的方法,建立了海南岛冬季平均气温长期预报的多层递阶自回归预报模型,进行预报。结果表明,预报结果与实测值误差较小,冷暖年趋势预报和定量预报效果较理想。 相似文献
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根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤. 相似文献
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本文使用多层递阶的基础理论,提出了短期雷暴预报的两种模型A和B。试验结果表明,多层递阶方法,对于短期天气预报也具有较强的预报能力。 相似文献
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影响海南岛热带气旋的多层递阶周期分析长期预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
使用历年影响海南岛的热带气旋个数作资料样本,在经典多层递阶预报模型的基础上引进多层递阶周期分析,在时间序列自身周期显著的情况下,使用时间序列的显著周期分量取代经典模型中的自回归部份,建立影响海南岛热带气旋的多层递阶周期分析长期预报模型,合理地反映热带气旋影响海南岛的变化规律,提高预报的准确率。 相似文献
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多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辩识方法而提出的一种新的数学预测模型,由于它充分考虑了动态系统的时变性质,采用了时变参数预报模型,故对时变系统有较强的适应能力。从目前所做的工作来看,天气预报中的多层递阶方法大多采用了仅有预报因子的线性单输出系统模型,其主要原因在于气象要素的自相关程度往往比较低,使得仅有预报因子的线性单输出模型反而要比含有自回归部分的一般线性单输出模型预报精度高。但 相似文献
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本文用欧洲中心500 hPa中期逐日预报资料,使用多层递阶方法,提出了中期降水。气温的预报模型,业务使用结果表明,多层递阶方法对于中期天气预报也具有较好的预报能力。 相似文献