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基于BP神经网络的单站总云量预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
云是能够对飞行活动产生影响、甚至危及飞行安全的气象要素之一。为了对北京单站总云量进行预报,利用人工神经网络的BP模型,针对不同时次进行关键因子的选取,尝试用多种预报因子的组合,建立了总云量预报模型。试验结果表明：所建立的模型具有较好的拟合、预报精度,并且没有出现＂过拟合＂现象,对新样本具有较好的泛化能力。 相似文献
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将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预报因子可以用来做降水的预报因子,同时也证明了这些预报因子在天空云量和降水预报中是协调的。SVM方法为天空云量和降水的预报提供了客观参考依据。 相似文献
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最小二乘支持向量机在云量预报中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
基于2003-2006年逐年1、8月WRF区域数值预报产品和单站观测资料,采用最小二乘支持向量机回归方法,结合选取合适的参数和核函数,分别按月通过不同长度样本序列建立了台北和厦门站总云量和低云量短期释用预报模型,利用2007年1、8月样本资料对模型进行了预报和检验,并与神经网络方法进行了对比.结果表明:最小二乘支持向量机回归方法的预报效果要好于神经网络方法;两站不同长度样本的总云量和低云量预报模型,预报效果较好,其预报准确率不会因为训练样本的减少而降低.可见,最小二乘支持向量机回归在云量等气象要素释用预报方面,具有较好的应用前景. 相似文献
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对河南省2009~2018年地面太阳短波辐射量与降水量和云量的关系进行了分析,结果表明,地面太阳短波辐射量与降水量、云量具有显著的负相关关系,但在不同季节其相关关系差异较大。为了定量表征三者之间的关系,基于多年再分析资料,利用降水量和云量与地面太阳短波辐射量的关系对日辐射量进行拟合,并对拟合后的日辐射量进行检验。验证结果显示,此考虑季节性变化的回归模型对河南省地面太阳短波辐射有较好的拟合能力,可以作为基于气象预报的日辐射量短期变化评估基础,为光伏发电量的短期预报提供参考。 相似文献
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利用2001年7月至2011年7月甘肃省榆中县地面测站的每日8次云量资料和同期NCEP每日4次等压面资料,由NCEP资料构造预报因子,以总云量和低云量为预报对象,分析预报因子和预报对象的相关性,采用逐步回归方法建立榆中县逐月8个时次的云量预报方程并进行回代;并利用2012年的资料检验预报方程的预报效果。结果表明：云量主要受整层湿度、垂直运动、不稳定能量、槽强度指数和700 hPa水汽通量散度影响,其中湿度状况和垂直运动是重要因素。建立的预报方程对总云量的预报效果比低云量好;总云量平均预报误差在2成左右,低云量平均预报误差在3成左右;预报值变化趋势可以部分地反映实际云量的变化趋势。 相似文献
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湖北省天空云量的特征分析及其预报 总被引：5，自引：0，他引：5
利用１９９６～１９９８年的历史气象资料统计了湖北省天空云量,接着分析了天空云量与高空物理量的关系,在此基础上使用ＭＯＳ方法建立了天空云量的预报模型。经１９９９年９～１１月试验,其初步结果表明,该预报模型可较好地反映云量变化的趋势,对阴天和晴天之间转变的趋势预报较为正确,但其在应用时仍需加强订正工作。 相似文献
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根据ECMWF的变温资料建立了气温预报的拟合率较高的多元回归方程.以14时地面要素资料和高空要素场为基础,用欧氏距离选取最相似的前10个历史样本,用ECM-WF数值预报产品,选取90%以上拟合率的数值预报因子建立了晴雨判别模型,试报效果较好. 相似文献