| 基于机器学习算法的西部方向气候模式预测订正研究 | |
| 所属分类：技术论文 | |
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| 文档大小：1238 K | |
| 标签： 气候预测 大数据挖掘 信息流 | |
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| 文档介绍：基于气候预测对西部方向环境保障的重要性，针对高原地区气候模式准确度不高的现实困境，采用大数据挖掘技术，充分处理气候系统非线性统计特征。首先利用随机森林，对气候模式融合网格数据进行订正；而后将订正网格进行EOF分解，采用信息流算法挖掘环流因子与时间序列因果关系，构建不同模态下高影响因子集；采用随机森林进行建模，预报不同模态的时间序列；最后还原预报的格点场，完成模式格点数据修订。结果表明，经机器学习算法修订后的气候模式预报准确度、预报技巧显著提高，同时，模型预报的稳定度也有较大提升。本研究基于机器学习算法进行气象大数据挖掘，提升气候模式预测效能，旨在为提升西部方向气候预测水平提供方法思路。 | |
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