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以MM5模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造了一个8个成员的浙江省集合预报系统。对系统2006年运行中不同类型的高影响天气的集合预报结果进行性能评估和检验,检验内容包括降水、温度和风速。结果表明:集合预报具有更好的预报稳定性,总体上讲要好于单一预报。集合预报对于秋季连阴雨和台风天气等不同天气类型的降水预报随降水量级体现不同的优势。集合预报对冬季低温和夏季高温等极端温度的预报能力较差,但对风速的预报体现一定优势。 相似文献
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利用中尺度数值预报模式MM5对2009年发生在山西省的几次雾天气过程进行了数值模拟,研究同化不同的探测资料对雾天气过程模拟的影响,结果表明:(1)不同方案模拟的2m温度均比实际观测温度低;(2)相比于未作资料同化的模式试验,同化了观测资料的试验模拟的结果更加接近实况;(3)地面观测资料同化对模拟的结果改进不是很明显;(4)同化高空资料比同化地面资料更有利于模拟雾天气过程,模拟不同高度的温度更接近实测,且低层液态水含量增加.因此,必须在山西省高速公路大雾数值预报系统中必须同化高空探测资料,以提高预报的准确性. 相似文献
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利用一个基于奇异值分解(SVD)的后处理方法来改进中国地区冬季地表气温长期变化的预报.本文使用的数据包括1969～2001年共33年的中国台站的地表气温的观测资料以及加拿大气候变化研究中心Historical Forecasting Project(HFP)项目的超级集合动力预报结果.本文的后处理方法是基于SVD分解中... 相似文献
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基于WRF模式和GSI同化系统,实现不同类型卫星资料(先进微波探测器A资料AMSU-A、微波湿度探测器资料MHS和高分辨率红外探测器4资料HIRS4)的循环同化应用。针对台风“烟花”(2106),本文开展了控制试验和多组卫星资料的直接同化对比试验,并对预报的台风路径和降水进行检验评估。结果表明：循环同化卫星资料能够改进台风附近的高度场和湿度场;同化不同卫星资料的效果存在较大的差异,同化微波遥感资料对模式预报的改进优于同化红外辐射资料,其中同化微波湿度(MHS)卫星资料试验模拟的台风路径、强度以及降水都与实况更为接近;相比控制试验,直接同化MHS资料试验的48 h和72 h的预报路径误差分别下降约62%和44%,预报24～48 h的大雨和暴雨的TS评分分别提高26%和44%。 相似文献
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风电场风速预报集合订正方法的尝试性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以中国气象局风能太阳能资源评估中心风能预报系统(WINPOP)预报的甘肃HYZ和GHK两个风电场2012年大风月风速预报结果为基础,利用BP神经网络法(简称BP法)和自适应最小二乘法(简称LS法),采用两种训练样本构建方案对风电场风速预报进行订正试验,并尝试性使用神经网络集合方法对订正后的风速进行集合订正试验.结果发现:①经BP法和LS法等的直接统计订正及其集合订正后风电场风速预报效果明显优于WINPOP直接预报效果,且集合订正效果优于任何一种单一的统计订正;②与WINPOP直接预报相比,单一的统计订正及其集合订正都能较好地消除系统误差;③与单一的统计订正相比,集合订正具有更为明显的平均误差小、好日子率高、风速预报日变化幅度误差小等优势;④无论是HYZ风电场还是GHK风电场,随着预报时效的增加,各种预报(或订正)误差无显著差别.各种预报或订正方法的预报误差均随风速的增大而先减小后增大,随3h气压变量的增加而增大. 相似文献
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定量降水预报(也可称为QPF)是天气预报系统当中最为重要的部分之一。自二十世纪以来,定量降水预报技术得到了稳步发展,该技术的提升不得不归功于数值模式的不断发展,以及预报员对于相关模式下各类产品应用能力的不断提高。相对于传统的预报技术而言,基于数值模式的定量降水预报可以提供更为准确的天气信息。本文将对定量降水预报技术进行探索和分析。 相似文献
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联合国世界气象组织（WMO）WWRP计划（World Weather Research Programmed）近期确定最大限度改进以天气预报技术为目标,发展以此为项目的敏感区观测方法及其观测系统,特别长江洪涝预报是其中最关键的科学问题之一。近年来,欧美国家的科学家研究发现,对于某一所关心的高影响天气预报对象,在其上游地区存在着对应的预报敏感区域（sensitive region）,该敏感区域的观测对改进预报质量有着最大的贡献。如果能及时地在该敏感区域实施加密观测并获取资料,然后将这些资料同化到数值模式中, 相似文献
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西北干旱区水资源问题突出,全球变暖将进一步加剧其水资源短缺,研究未来气候变化对流域水资源合理分配和使用具有重要意义。本文利用CRU(Climate Research Unit)数据和DCHP（Downscaled CMIP3 and CMIP5 Climate and Hydrology Projections）提供的32个经BCSD降尺度的CMIP5（全球耦合模式比较计划第五阶段）模式气温数据,采用线性倾向估计、滑动平均、M-K(Mann-Kendall)检验及滑动T（MMT）等检验法,以西北干旱区典型流域开都-孔雀河流域为例,通过对1950—2005年的年平均气温、年平均最高气温与年平均最低气温3个指标的变化趋势及突变年份进行检测,评估各模式及模式集合平均对气温变化的模拟能力。研究结果表明：①12个模式能够准确模拟出1950—2005年流域内各气温指标的显著增加趋势,8个模式能够模拟出部分气温指标的增温趋势,但均低估了增温速率,集合平均也存在同样问题;②除FIO-ESM与MPI-ESM-MR能够准确模拟出气温突变时间外,绝大多数模式不能够准确模拟出。基于优选模式的集合平均PM-PLS和PM-EE对突变的模拟能力总体上优于单个模式,其中PM-PLS模拟能力更优;③对PM-PLS模式集合平均进一步评价,发现其能较好地再现流域气温线性趋势的时空变化总体特征,但仍存在增温速率低估的问题。采用气候模式进行未来气候预估仍需加强模式优选及多模式集合平均方法的深入研究。 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2023,360(6):4272-4296
High-resolution probabilistic load forecasting can comprehensively characterize both the uncertainties and the dynamic trends of the future load. Such information is key to the reliable operation of the future power grid with a high penetration of renewables. To this end, various high-resolution probabilistic load forecasting models have been proposed in recent decades. Compared with a single model, it is widely acknowledged that combining different models can further enhance the prediction performance, which is called the model ensemble. However, existing model ensemble approaches for load forecasting are linear combination-based, like mean value ensemble, weighted average ensemble, and quantile regression, and linear combinations may not fully utilize the advantages of different models, seriously limiting the performance of the model ensemble. We propose a learning ensemble approach that adopts the machine learning model to directly learn the optimal nonlinear combination from data. We theoretically demonstrate that the proposed learning ensemble approach can outperform conventional ensemble approaches. Based on the proposed learning ensemble model, we also introduce a Shapley value-based method to evaluate the contributions of each model to the model ensemble. The numerical studies on field load data verify the remarkable performance of our proposed approach. 相似文献
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逆向物流量的有效预测有助于产业发展规划的制定和基础设施建设的可行性研究。针对逆向物流不确定性因素的特点采用灰色GM（1,1）模型和多元线性回归模型两种单项预测模型对数据进行建模,并结合组合预测理论,采用基于预测有效度的组合预测模型进行预测。结果表明组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,证明了该方法用于逆向物流需求预测的可行性和有效性。 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2022,359(7):3024-3045
This paper presents two stochastic model predictive control methods for linear time-invariant systems subject to unbounded additive uncertainties. The new methods are developed by formulating the chance constraints into deterministic form, which are treated in analogy with robust constraints, by using the probabilistic reachable set. The first one is the time-varying tube-based stochastic model predictive control algorithm, which is designed by employing the time-varying probabilistic reachable sets as tubes. The second one is the constant tube-based stochastic model predictive control algorithm, which is developed by enforcing a constant tightened constraint in the entire prediction horizon. In addition, the soft constraints are proposed to associate with the state initialization in the algorithms to enhance the feasibility. The algorithm feasibility and closed-loop stability results are provided. The efficacy of the approaches is demonstrated by means of numerical simulations. 相似文献
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客户全生命周期利润预测方法的研究 总被引：16，自引：0，他引：16
客户全生命周期利润(CLP)是判别客户对公司价值大小的标准，但如何预测CLP是一个至今没有很好解决的问题。提出了依据客户历史利润与以往客户利润曲线案例的拟合情况来预测客户未来利润模式，进而预测CLP的拟合法。该方法基于交易数据进行预测，克服了现有客户事件法预测结果过多依赖于预测者主观判断的缺陷；可评估每个客户对公司的价值并据此分配公司资源，克服了现有Dwyer法只能按组预测而不能在客户级上预测CLP的缺陷。本文详细讨论了拟合法预测CLP的原理和数学模式。 相似文献
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针对径流时间序列的非平稳特性及中长期预测精度低的问题,本文提出一种新的耦合预测方法：基于EMD分解的均生函数-最优子集回归（Mean Generating Function-Optimum Subset Regression,MGF-OSR）模型。首先利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法对汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村4座水文站的年径流序列进行平稳化处理,分别得到若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）。对各阶固有模态函数分别建立MGF-OSR模型并进行预测,趋势项用直线拟合的方法进行预测,然后通过重构各预测值得到汾河上游4座水文站年径流量的预测结果,并与单独运用MGF-OSR模型的预测结果进行比较。结果表明,运用基于EMD分解的MGF-OSR模型对汾河上游4站年径流进行预测,准确率均为100%,确定性系数在0.975以上;而单一模型的预测准确率均为40%,确定性系数在0.732以下,耦合模型预测精度明显提高。 相似文献
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区域物流需求分析集对聚类预测模型研究 总被引：8，自引：0，他引：8
在区域物流需求预测分析的基础上,构建了区域物流规模预测的集对分析聚类预测模型,用此模型对山东省各地区的区域物流规模做出了适当的预测,为区域物流政策的制定以及基础设施规划提供了一定的依据。 相似文献
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【目的/意义】提出基于Stacking集成学习的问答信息采纳行为识别策略,促进在线健康社区问答的精准化推送、助推数字化医疗服务高质量发展。【方法/过程】构建以集成学习方法和非集成学习方法为基学习器、以逻辑回归算法（LR）为元学习器的Stacking集成学习模型,比较单预测模型、同类预测模型组合、不同类预测模型组合的Stacking集成学习模型预测精度,选取“寻医问药”平台的慢性病问答构建数据集验证模型的优越性,并选取“快速问医生有问必答120”平台数据验证模型的可移植性。【结果/结论】Stacking集成模型相比于单预测模型能够更精准识别被采纳问答信息,模型具有较强的泛化性,可以适用于不同的在线健康社区。【创新/局限】本文基于Stacking集成思想构建两阶段预测模型,并借助机器学习构建最佳预测模型组合,显著提高在线健康社区问答信息采纳识别精度,但伴随问答信息积累,在线健康社区问答模式不断发展变化,考虑结合历史数据和每日更新数据的动态预测方法是未来研究工作重点。 相似文献
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基于动态分类器集成的客户流失预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前大多数客户流失预测研究常采用单一预测模型.因此,本文将动态分类器组合与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的动态分类器集成方法.以国内、国外电信公司客户流失预测数据为例,并与单一的预测模型以及已有的动态分类器组合方法进行了详细对比,发现该方法能在很大程度上提高客户流失预测的准确率、命中率以及提升系数,是进行客户流失预测的有效工具. 相似文献
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In this paper, the subspace identification based robust fault prediction method which combines optimal track control with adaptive neural network compensation is presented for prediction the fault of unknown nonlinear system. At first, the local approximate linear model based on input-output of unknown system is obtained by subspace identification. The optimal track control is adopted for the approximate model with some unknown uncertainties and external disturbances. An adaptive RBF neural network is added to the track control in order to guarantee the robust tracking ability of the observation system. The effect of the system nonlinearity and the error caused by subspace modeling can be overcome by adaptive tuning of the weights of the RBF neural network online without any requisition of constraint or matching conditions. The stability of the designed closed-loop system is thus proved. A density function estimation method based on state forecasting is then used to judge the fault. The proposed method is applied to fault prediction of model-unknown fighter F-8II of China airforce and the simulation results show that the proposed method can not only predict the fault, but has strong robustness against uncertainties and external disturbances. 相似文献