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1.
结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料,利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值,与原始 WRF 预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。  相似文献   
2.
为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。  相似文献   
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