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基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究
被引量:
6
1
作者
许立兵
王安喜
+7 位作者
汪纯阳
陈悦
陈昱文
周峥
陈幸荣
邢建勇
刘克威
黄小猛
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期695-704,共10页
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...
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。
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关键词
WRF模式
随机森林
深度神经网络
预报订正
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职称材料
题名
基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究
被引量:
6
1
作者
许立兵
王安喜
汪纯阳
陈悦
陈昱文
周峥
陈幸荣
邢建勇
刘克威
黄小猛
机构
国家超级计算无锡中心
清华大学地球系统科学系
国家海洋环境预报中心
成都信息工程大学
出处
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期695-704,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0201100,2017YFC1502200,2018YFB0505000,2018YFB1502800)
国家自然科学基金面上项目(41776010)
青岛海洋科学与技术试点国家实验室开放基金项目(QNLM2016ORP0108)。
文摘
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。
关键词
WRF模式
随机森林
深度神经网络
预报订正
Keywords
WRF model
random forest
deep neural network
forecast correction
分类号
P732.4 [天文地球—海洋科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究
许立兵
王安喜
汪纯阳
陈悦
陈昱文
周峥
陈幸荣
邢建勇
刘克威
黄小猛
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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