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1.
天空云量预报及支持向量机和神经网络方法比较研究 总被引：11，自引：2，他引：11
使用支持向量机和人工神经网络两种方法,分别建立了天空云量的预报模型。利用2001年5月1日～2004年12月31日的武汉市地面、高空观测值及欧洲中心的24小时预报场等资料,通过按不同比例随机抽取样本进行交叉验证的方法,分析了SVM和ANN模型的预报能力和鲁棒性;然后再用全部样本资料建立预报模型,来预报2005年1月1日～5月31日武汉市天空云量。交叉验证和实例预报的结果显示：虽然SVM和ANN模型都表现了较好的预报能力,但SVM的预报能力高于ANN方法,且在计算速度上有ANN无法比拟的优势。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
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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6.
基于粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的核函数及主要参数进行训练优化,分别建立PSO算法、GA的支持向量机模型(PSO_SVM、GA_SVM)。选用ECMWF及T639数值预报产品资料和乌东德水电站降水资料,普查最优预报因子,构建包含各种类型降水过程的训练样本和测试样本。比较分析SVM模型RBF和Sigmoid核函数优劣。尝试先分段寻找局部最优,再选择全局最优的参数优化方法。通过增大训练样本集、降低交叉验证准确率、迭代次数截断和控制惩罚系数范围的方法,提高模型的稳定性和泛化能力,防止过拟合和收敛缓慢现象。利用测试样本对SVM、PSO_SVM和GA_SVM三种方案进行对比检验,优化的GA_SVM预报效果较好且稳定。经2018年试报表明,GA_SVM逐3 h累计降水量预报TS评分在50%以上,漏报率在15%以下,与ECMWF和T639比较,该模型TS评分提高1. 4%。 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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利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统（GFS）预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归（LS）和自适应递推卡尔曼（Kalman）滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法（LSSVM）得到的总云量进行了对比,结果如下:（1）相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。（2）LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。（3）LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优（少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %）。（4）自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献
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SVM方法在武汉区域夏季暴雨预报业务中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
以2003～2006年ECMWF数值预报产品、Japan和T213降水预报场资料为基础,应用支持向量机（SVM）方法和CMSVM应用软件平台,通过对训练样本进行交叉验证和模型核参数的逐渐逼近,分区建立了武汉区域16,个区SVM24h暴雨预报模型,并在武汉区域5～7月进行实时业务应用。通过预报结果检验,5～7月武汉区域暴雨预报TS评分为33．59％,其中湖北省平均成绩为34．69％、湖南省平均成绩为34．15％、河南省平均成绩为31．71％。检验结果较好,表明SVM方法在区域性暴雨预报中具有一定的预报能力和参考价值。 相似文献
11.
蔡仁 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(3):61-67
选用2012年11月1日-2013年1月31日的逐6 h的空气污染物（SO2、NO2、PM10）和实况气象要素（温度、湿度、能见度、风速和气压）资料,利用支持向量机和Elman神经网络方法建立空气污染物预报模型。结果表明,支持向量机和Elman神经网络方法都可以得到较为理想的预测结果,支持向量机在泛化能力方面具有显著优势,预测结果更加准确。 相似文献
12.
银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2000—2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、χ~2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型。结果表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好。并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统。 相似文献
13.
为推动区域旅游事业发展,满足旅游气象服务需求,研究针对云南元江哈尼云海景观进行了立体气象观测和业务预报实验。本研究基于云南元江云海气候站2016—2019年观测数据,利用经验预报法、Logistics回归、支持向量机、决策树分析等方法,进行了云海景观出现与否的二分类预报实验。结果表明：各预报方法间训练样本总体准确率在74.3%—82.2%之间差别不大,但传统经验预报基于云海机理研究背景,预报指标物理意义明确,随着预报经验的积累经验预报2019年TS评分为54.8,优于2016—2018年TS评分46.0,也优于仅使用局地数据的统计学习算法的预报评分,且其他几种统计学习预报方法的检验样本TS评分均不如训练样本评分高。云海景观出现需要水汽条件和大气静稳条件的配合,局地云海气象观测站建设收集的立体气候数据有利于预报人员改进预报指标体系,提高预报准确率,有利于提升区域旅游气象服务能力发展。 相似文献
14.
为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。 相似文献
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基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。 相似文献
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华南暖区暴雨预报失误及可预报性探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
由于暖区暴雨产生的环境条件复杂和触发机制难以捕捉,数值模式对其预报能力弱,给预报带来困难,经常导致预报失误,是短期预报中的难点。2016年4月19—20日广西出现了一场暖区暴雨天气过程,预报员及数值模式预报出现较大失误。利用业务预报中的数值预报产品、地面中尺度自动气象站观测、常规地面及高空观测、新一代天气雷达及FY-2G卫星探测等资料对此次暖区暴雨预报失误进行剖析。结果表明:中低空急流增强及西南暖低压发展,为越南北部至广西中南部提供了高温、高湿、高能的环境条件,地形性辐合及涡旋触发了对流的发生,中尺度辐合线有效组织了对流的发展,雷达回波具有质心低、降雨效率高等暖云降雨的特征。预报员和数值模式短期时效内对暖区暴雨缺乏预报能力,未能准确把握可触发对流的机制,是预报失败的原因。预报员通过分析上游地区对流云团、地面中尺度辐合线演变及地形作用等触发条件,可以在短时临近时效内对暖区暴雨部分做出定性预报,发布预警信息,弥补短期预报的不足。因此,加强对暖区暴雨形成机理的认识,在预报中做好精细分析,是提高暖区暴雨预报能力的有效途径之一。 相似文献
