论文摘要
天气预测关系国计民生,从传统预报到数值预报,随着科技进步特别是计算能力的提升,预测准确率已大幅提高,但仍受限于对大气变化规律的认知程度。由数据驱动的天气预测方法层出不穷,以期帮助人们发现更多天气规律,提高预测准确率。机器学习方法一直是备受各个领域青睐的建模方法,气象领域也不例外。为解决非平稳时间序列的天气预测中的多重共线性问题,探索空间相关关系,文中应用图信号方法,以条件高斯图模型,学习出华东地区21个测站之间可解释的降水量空间相关关系和气温相关性,在此基础上用联合条件高斯图模型,联合预测各站未来24小时的降水量和平均气温,与其他未考虑空间相关性和输出变量相关性的预测模型相比,预测准确率有所提升。因为所用数据为易获取的国际交换站地面观测数据,模型简单而高效,经准确率验证,该方法可在天气预报业务中推广应用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘丽丹
关键词: 概率图模型,条件高斯图模型,联合条件高斯图模型,空间相关性,天气预测
来源: 计算机技术与发展 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 气象学
单位: 南京航空航天大学计算机科学与技术学院
基金: 国家自然科学基金青年科学基金(41405135)
分类号: P456
页码: 103-107
总页数: 5
文件大小: 820K
下载量: 497
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标签：概率图模型论文; 条件高斯图模型论文; 联合条件高斯图模型论文; 空间相关性论文; 天气预测论文;