K 近邻非参数回归概率预报技术及其应用   总被引：7，自引：1，他引：7       下载免费PDF全文

翟宇梅赵瑞星  肖仁春王力维 《应用气象学报》2005,16(4):453-460

针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。  相似文献   

遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用   总被引：2，自引：1，他引：1  

翟宇梅  赵瑞星  高建春  王力维  韩海东 《气象》2014,40(7):881-885

海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。  相似文献