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121.
利用2015年1月-2021年3月ECMWF细网格数值预报产品构建训练样本,使用自动机器学习方法构建乌鲁木齐机场温度预测模型。结果表明:(1)ECMWF模式直接输出的乌鲁木齐机场温度平均绝对误差为1.7 ℃,基于自动机器学习方法的Auto-sklearn模型和Auto-Keras模型能够改善模式直接输出的误差,使平均绝对误差降低至1.4 ℃。(2)分析逐月模型预测准确率发现,Auto-sklearn模型的预报准确率(≤2 ℃)在4-10月稳定在85%以上,效果优于其余模型。(3)对于冬季低温天气,Auto-Keras模型预报准确率优于其余模型的效果,平均绝对误差为1.37~1.91 ℃;而对于温度≥0 ℃的情况,Auto-sklearn模型预测效果更好,平均绝对误差为0.93~1.22 ℃ 。 相似文献