基于自动机器学习的机场温度预报方法研究          下载免费PDF全文

朱国栋  朱蕾  王楠  孙少明  梁艳 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(6):113-119

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   

波浪经过网衣的特性研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

宋伟华  梁振林  黄六一  吕永林  陈伯海 《海洋与湖沼》2007,38(1):15-21

依据波浪理论,分析了波浪经过网衣后的流体特性和边界条件,研究了网衣的波浪水动力、波浪透射系数与网衣尺度、特征参数、波浪参数等的关系。设计预加张力放射系泊法进行网衣构件水槽波浪试验。试验构件由10种PE网衣和HDPE框架装配而成,试验工况是规则波,周期为0·8—2·0s,波高为50—250mm。结果表明,作用在网衣上的水平波浪力变化规律与波浪基本一致,呈现周期性和不对称性变化;波浪力变化曲线呈现司托克斯二阶波形状,波峰较陡,波谷较平坦,和波面图相似;网衣水平波浪力周期峰值大约与波高的2·6次方、波长的0·8次方成比例,与网衣宽度l线性相关;随着特征参数d/a增大,网衣波浪力呈线性增加变化,透射系数减少,网衣消浪能力主要集中在网衣水表层。同时设计多层网衣组合的柔性浮式防波堤波浪试验,其消浪能力除了与网衣尺寸、特征参数等相关以外,还与网衣间隔距离有一定的关系。水槽试验时波浪最小透射系数下降到71%左右,从经济、实用角度表明,可用网衣来制作能防护渔业设施的柔性浮式防波堤。  相似文献   

模式识别技术在赤水天然气勘探的应用   总被引：2，自引：0，他引：2  

张世荣 《贵州地质》2000,17(2):118-123

本文分析了赤水地区近几年使用的几种模式识别应用失败的原因,提出神经网络结合聚类分析储层油气预测方法,并分析其优缺点.指出今后还需总结经验,吸取教训,加强研究,继续深化工作.争取在地震资料模式识别技术上取得较大突破.  相似文献