| 基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断 |
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| 引用本文： | 闫恒乾,洪梅,张韧,朱伟军,马晨晨,余丹丹.基于偏最小二乘回归的冬季北太平洋风暴轴指数的特征诊断[J].气象科学,2018,38(5):596-605. |
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| 作者姓名： | 闫恒乾 洪梅 张韧 朱伟军 马晨晨 余丹丹 |
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| 作者单位： | 国防科技大学 气象海洋学院 海洋科学与技术系, 南京 211101,国防科技大学 气象海洋学院 海洋科学与技术系, 南京 211101,国防科技大学 气象海洋学院 海洋科学与技术系, 南京 211101,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044,连云港市气象局, 江苏 连云港 222006,中国人民解放军61741部队, 北京 100081 |
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| 基金项目： | 公益性行业（气象）科研专项（GYHY201306028）；国家自然科学基金资助项目（41575070） |
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| 摘 要： | 针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和核偏最小二乘回归方法(Kernel Partial Least Square Regression,KPLS),对冬季北太平洋风暴轴指数变化进行了特征诊断研究,并与传统的线性无偏最小二乘回归结果进行了试验比对。结果表明:偏最小二乘回归方法的诊断结果能够更好地反映风暴轴内部变化规律,并有效降低诊断误差。对于PNYI(北太平洋风暴轴纬度指数),采用r0. 2的因子筛选方案(r为因子与风暴轴指数的相关系数)并应用KPLS算法时,预测效果最佳;对于PNXI(北太平洋风暴轴经度指数)和PNII(北太平洋风暴轴强度指数),采用全因子方案并应用KPLS算法时,预测效果最佳。
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| 关 键 词： | 风暴轴指数 偏最小二乘回归 核偏最小二乘回归 特征诊断 |
| 收稿时间： | 2016/4/8 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/6/14 0:00:00 |
Diagnosic prediction of winter storm track indices in the North Pacific based on partial least square regression |
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| YAN Hengqian,HONG Mei,ZHANG Ren,ZHU Weijun,MA Chenchen and YU Dandan.Diagnosic prediction of winter storm track indices in the North Pacific based on partial least square regression[J].Scientia Meteorologica Sinica,2018,38(5):596-605. |
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| Authors: | YAN Hengqian HONG Mei ZHANG Ren ZHU Weijun MA Chenchen and YU Dandan |
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| Institution: | Institute of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing 211101, China,Institute of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing 211101, China,Institute of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing 211101, China,Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China,Lianyungang Meteorological Bureau, Jiangsu Lianyungang 222006, China and The 61741 troop of PLA, Beijing 100081, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Storm track indices Patial least square regression Kernel partial least square regression Diagnosic analysis |
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