三种非线性回归逐时气温预报比较订正

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1、第43卷第6期气象科技Vo1．43．No．620l5年12月METEOROIoGICAISCIENCEANDTECHN0IOGYDec．2015三种非线性回归逐时气温预报比较订正梁立为尹洁马振富周开鹏彭振华(1甘肃酒泉卫星发射中心，酒泉732750；2中国人民解放军63863部队气象仪器实验室，1370O1)摘要选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子，基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法，预报地面逐时气温。试验结果显示，在单个方法预报误差较大时，3种方法的偏差订正集成方法更

2、利于减小误差，通过偏差订正，3种非线性方法预报效果良好，平均绝对误差减小了0．5℃。在近1年独立样本的预报检验中，集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1．5℃、1．7℃、1．8℃和1．4℃，总体上构造函数预报更为准确。关键词神经网络；支持向量机；构造非线性函数；逐时气温预报；偏差订正引言1资料处理精细化的逐时气温预报在航天任务的气象保障以本地区地面逐时气温观测值作为预报对象。中比较重要。叶坤辉_1等通过对云南地区气温的潜备选预报因子是2013-2014年ECMwF和T639在可预报性进行分析，估计了

3、该地区季节气温的气数值预报资料的08：O0、20：O0的1O余种物理量，关候噪声方差和潜在可预报性。温度预报普遍采用较键区范围为35。～45。N、90。～11O。E。层次为地面、为广泛使用的MoS、PP法等预报方法_2]，在实际应925hPa、850hPa、700hPa、500hPa，主要预报因子用效果和理论上都发现有不足之处。陈优平等利有地表温度、2m温度、温度平流、地面气压、低层水用卡尔曼滤波进行逐日滚动预报温度。李莉等_4]研汽指数(温度露点差、相对湿度、水汽压)、南北温度究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气梯度

4、项、24h变温、位温等。其中2013年资料用于象中心业务全球集合预报模式的系统性误差进行估训练建模，2014年的资料作为独立样本，检验模型计和订正。陈法敬等基于单一数值预报产品概率的预报能力。化技术BPO，将一次集合预报结果融合为一个集成2预报方法贝叶斯概率预报，订正集成效果尤其显著。本文利用神经网络(BP)的预钡4方法]，针对2．1BP预报方法不同数值预报产品进行预报因子的选取，尝试用多2．1．1BP预报方法的设计种预报因子的组合，利用MATLAB的神经网络工由于单隐层神经网络的非线性映射能力比较具箱r8建立了逐时气温预报模

5、型。其次，采用支持强，本文采用单隐层的神经网络，而中间层的神经元向量机(SVM)回归方法[g，建立本地区逐时气温个数需要通过实验来确定。由于输入神经元有5的SVM回归预报。最后，构造了一个适当的非线个，所以根据Kolmogorov定理可知，中间层神经元性函数，建立了非线性回归预报模型。在实际应用个数应该在9～20之间。因此，本文为中间层神经中能够弥补其他方法的不足，不失为一种新的实用元个数选择3个值，分别为10、15、18，并分别检查的非线性预报方法。网络性能。http：／／www．qxkj．net．cn气象科技作者简介：梁立

6、为，男，1968年生，高级程师，主要从事航天气象保障工作，Email：lianglw@yeah．net收稿日期：2014年11月11日；定稿日期：2015年2月4日第6期梁立为等：三种非线性回归逐时气温预报比较订正2．1．2BP预报方法的实现气温最大峰值出现在17：OO左右，而最小值出现在将样本资料分为独立的3个部分。第1部分用06：O()左右。逐时气温Et变化特征曲线相似于正弦于计算梯度、修正网络的权值阈值和拟合检验，预报波曲线。姜会飞等提出了一种运用正弦分段模对象和预报因子的时段为2013年，共12个月(366拟法模拟气温

7、日变化的新方法。只是这种正弦分段天)。第2部分作为确认样本，预报因子和预报对象模拟法的函数为线性函数，在不同天气类型(多云、的时段为2014年1月1日到3月31日，共3个月晴天、阴天)下模拟能力有限。(90天)。在训练过程中，监控确认样本的误差，当2．3．2构造非线性函数确认样本的误差连续增加次数达到指定的迭代次数非线性回归分析中需要根据物理意义预先定义时，训练便被终止。第3部分为．2014年4月1日到回归函数，它可以是多项式函数、分式、指数函数以1O月30日，用于独立样本检验。及三角函数等。从气温日变化特征曲线可以看到：2．

8、2SVM预报方法通常气温日变化类似于正弦余弦函数的曲线。于是2．2．1确定核函数构造了如下非线性函数：由于构造支持向量机的基础是Mercer定理，作Y—b1+b2z2+b3z3+b4z4+b5325+b66+为建立支持向量机的核函数必须以满足Mercer定b7Iz7+b8z3