摘要
针对桂林市短期降水变化的复杂性、非线性特点且缺乏有效的客观定量降水预报方法,以桂林市13站24h降水量为研究对象,分别对ECMWF模式不同物理量场的高相关因子群进行自然正交展开,选取能充分反映每个预报因子场主要信息的第一主分量作为模型输入。进一步针对支持向量回归机的参数选择问题,利用遗传算法对其相关参数进行优化,建立了改进的单站降水支持向量回归集合释用预报模型,并在2015年5-6月对桂林市13站进行了逐日降水预报业务试验。结果表明,该模型比ECMWF模式的降水预报精度有明显提高。
出处
《桂林航天工业学院学报》
2017年第2期171-175,共5页
Journal of Guilin University of Aerospace Technology
基金
广西青年自然科学基金<广西短期降水精细化非线性降维支持向量机预报方法>(2014GXNSFBA118211)