| 遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用 |
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| 引用本文： | 翟宇梅,赵瑞星,高建春,王力维,韩海东.遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用[J].气象,2014,40(7):881-885. |
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| 作者姓名： | 翟宇梅 赵瑞星 高建春 王力维 韩海东 |
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| 作者单位： | 北京应用气象研究所，北京 100029;中国人民解放军61741部队，北京 100094;北京应用气象研究所，北京 100029;北京应用气象研究所，北京 100029;北京应用气象研究所，北京 100029 |
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| 基金项目： | 省部级2009年重点科研项目“概率天气预报业务系统”资助 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 遗忘因子 自适应建模 最小二乘法 气温预报 |
| 收稿时间： | 2013/7/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/9/16 0:00:00 |
Forgetting Factor Adaptive Least Square Algorithm and Its Application in Temperature Forecasting |
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| ZHAI Yumei,ZHAO Ruixing,GAO Jianchun,WANG Liwei and HAN Haidong.Forgetting Factor Adaptive Least Square Algorithm and Its Application in Temperature Forecasting[J].Meteorological Monthly,2014,40(7):881-885. |
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| Authors: | ZHAI Yumei ZHAO Ruixing GAO Jianchun WANG Liwei and HAN Haidong |
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