应用机器学习技术预测强雨雪天气过程中的积雪

论文摘要

2017年12月～2018年2月冬季,在中国长江中下游流域发生了两次强度强、范围广的强雨雪冰冻天气。在第一次强降雪天气中,由于2018年1月3～4日和5～8日两阶段降雪在中国东部落区高度重叠,导致了较为严重的灾害。为了预测日积雪深度,利用2017年12月～2018年2月和2007年12月～2008年2月这两个时间段上的国家测站日值数据,利用CART决策树算法根据各气象要素生成一个预测当天是否有积雪的二元判别决策树模型。从决策树结构中可以看出,前一日的积雪深度、日最高气温、日平均气温、日最低相对湿度等要素对预测结果的影响重大。且两决策树的结构相似度极高,故该模型对是否有积雪的预测存在普适性。随后利用深度学习方法训练两个时间段上所有预测为有积雪的个例,建立预测积雪深度的回归模型,结果表明,利用该模型训练得到的误差较小,但不足之处在于,预测极端降雪个例的误差大于普通降雪个例。将决策树模型与深度学习模型串接,便能得到预测当天是否有积雪,及积雪深度的模型。相比于前人的研究,该模型能拟合更复杂的特征,得到更精确的预测,使用2018年的数据也能更好地模拟当前的气候背景。

论文目录

1 资料与方法

1.1 CART决策树

1.2 深度学习

1.3 二分类模型的检验

1.3.1 混淆矩阵

1.3.2 查准率

1.3.3 查全率

1.3.4 衡量查准率与查全率的综合效应

1.4 回归模型的检验:均方根误差

2 天气过程

2.1 2018年概况

2.2 2008年与2018年冰冻雨雪天气的对比

3 建立预测是否有积雪的分类决策树模型

3.1 建模过程

3.2 检验

3.3 使用2007年12月～2008年2月数据训练决策树

4 对比分析两次强降雪天气过程中决策树的判断规则

5 用深度学习方法建立预测积雪深度的回归模型

5.1 建模过程

5.2 检验

5.3 预报结果分析

6 结论与讨论

6.1 结论

6.2 讨论与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张远汀,龚伟伟,叶钰,徐希源,徐勋建,蔡泽林,陆佳政,韩俊浩,叶飞,许婧

关键词: 电网,强雨雪,决策树,深度学习

来源: 科学技术与工程 2019年15期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 气象学

单位: 华云信息技术工程有限公司,电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室,国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心,全球能源互联网研究院有限公司

基金: 国家电网公司科技项目(5216a01600W5)资助

分类号: P458

页码: 58-69

总页数: 12

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应用机器学习技术预测强雨雪天气过程中的积雪

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