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中高纬度地区500 hPa高度场动力预测统计订正
被引量:
8
1
作者
谭桂容
段浩
任宏利
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2012年第3期304-311,共8页
利用DEMETER多模式集合研究计划中Meteo France模式的预报资料集,在分析其对冬季北半球中高纬度地区(20°~90°N)500 hPa高度场预报效果的基础上,针对模式预测较差的模态分别运用最优子集回归修正方案和回归-相似相结合的修正...
利用DEMETER多模式集合研究计划中Meteo France模式的预报资料集,在分析其对冬季北半球中高纬度地区(20°~90°N)500 hPa高度场预报效果的基础上,针对模式预测较差的模态分别运用最优子集回归修正方案和回归-相似相结合的修正方案对其进行订正。结果表明:数值模式对观测模态的预测能力并非随模态数的增加而递减,方差贡献较小的模态的预报效果可能好于方差贡献较大的模态;基于最优子集的回归订正方法未能改进原模式预报技巧;在最优子集回归基础上再经相似订正的方法(DAP-OSR)能够改进预测效果,独立试报的距平相关系数平均每年提高0.1。
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关键词
季节预测
中高纬度地区
500
hPa高度场
动力预测
统计订正
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职称材料
基于对偶约束最小二乘支持向量机的混沌海杂波背景中的微弱信号检测
被引量:
26
2
作者
行鸿彦
金天力
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期140-146,共7页
基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出一种改进的提取混沌背景中微弱信号的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法.通过将信号以db3小波逐层分解,进行LS-SVM预测,再进行重构,同时通过增加对偶约束项、改进核函数的方法,建立改进的混沌...
基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出一种改进的提取混沌背景中微弱信号的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法.通过将信号以db3小波逐层分解,进行LS-SVM预测,再进行重构,同时通过增加对偶约束项、改进核函数的方法,建立改进的混沌序列的一步预测模型,从预测误差中检测湮没在混沌背景中的微弱目标信号(包括周期和瞬态信号).最后以Lorenz系统和真实海杂波数据作为混沌背景噪声进行了仿真实验,实验表明此方法能够有效地检测出混沌背景噪声中的微弱信号、抑制噪声对混沌背景信号的影响,与传统RBF神经网络和LS-SVM预测方法相比,预测精度和检测门限方面的性能有显著的提高.
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关键词
混沌
最小二乘支持向量机
海杂波
微弱信号检测
原文传递
题名
中高纬度地区500 hPa高度场动力预测统计订正
被引量:
8
1
作者
谭桂容
段浩
任宏利
机构
南京信息工程大学、气象灾害省部共建教育部重点实验室
国家气候中心
出处
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2012年第3期304-311,共8页
基金
国家自然科学基金项目(40805028)
公益性行业(气象)科研专项(20080232
201206016)
文摘
利用DEMETER多模式集合研究计划中Meteo France模式的预报资料集,在分析其对冬季北半球中高纬度地区(20°~90°N)500 hPa高度场预报效果的基础上,针对模式预测较差的模态分别运用最优子集回归修正方案和回归-相似相结合的修正方案对其进行订正。结果表明:数值模式对观测模态的预测能力并非随模态数的增加而递减,方差贡献较小的模态的预报效果可能好于方差贡献较大的模态;基于最优子集的回归订正方法未能改进原模式预报技巧;在最优子集回归基础上再经相似订正的方法(DAP-OSR)能够改进预测效果,独立试报的距平相关系数平均每年提高0.1。
关键词
季节预测
中高纬度地区
500
hPa高度场
动力预测
统计订正
Keywords
seasonal prediction
500 hPa height field in mid-high latitudes
dynamical prediction
statistical correction
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
下载PDF
职称材料
题名
基于对偶约束最小二乘支持向量机的混沌海杂波背景中的微弱信号检测
被引量:
26
2
作者
行鸿彦
金天力
机构
南京信息工程大学、气象灾害省部共建教育部重点实验室
南京
信息
工程
大学
电子与
信息
工程
学院
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期140-146,共7页
基金
江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人项目
江苏省科技创新与成果转化专项(批准号:BE2008139)
公益性行业科研专项(批准号:GYHY200806014)资助的课题~~
文摘
基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出一种改进的提取混沌背景中微弱信号的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法.通过将信号以db3小波逐层分解,进行LS-SVM预测,再进行重构,同时通过增加对偶约束项、改进核函数的方法,建立改进的混沌序列的一步预测模型,从预测误差中检测湮没在混沌背景中的微弱目标信号(包括周期和瞬态信号).最后以Lorenz系统和真实海杂波数据作为混沌背景噪声进行了仿真实验,实验表明此方法能够有效地检测出混沌背景噪声中的微弱信号、抑制噪声对混沌背景信号的影响,与传统RBF神经网络和LS-SVM预测方法相比,预测精度和检测门限方面的性能有显著的提高.
关键词
混沌
最小二乘支持向量机
海杂波
微弱信号检测
Keywords
chaos, LS-SVM, clutter, weak signal estimation
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
O415.5 [理学—理论物理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中高纬度地区500 hPa高度场动力预测统计订正
谭桂容
段浩
任宏利
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2012
8
下载PDF
职称材料
2
基于对偶约束最小二乘支持向量机的混沌海杂波背景中的微弱信号检测
行鸿彦
金天力
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
26
原文传递
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