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利用最优子集、神经网络、EOF—CCA和均生函数4种常用统计方法，对福建春季、前汛期、后汛期和秋冬季进行年度、季度旱涝的短期气候预测试验，采用统一的评分标准评定。结果表明：最优子集、神经网络模型具有较好的预测能力，EOF-CCA模型有一定的预测能力，均生函数模型相对较差。
福建旱涝短期气候预测统计方法试验研究
【摘 要】
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利用最优子集、神经网络、EOF—CCA和均生函数4种常用统计方法，对福建春季、前汛期、后汛期和秋冬季进行年度、季度旱涝的短期气候预测试验，采用统一的评分标准评定。结果表明：
【机 构】
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福建省气候中心,福建师范大学数学与计算机学院,福建省气象科学研究所
【出 处】
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热带气象学报
【发表日期】
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2007年6期
【基金项目】
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中国气象局新技术推广项目（CMATG2007M36）“东南沿海农业气象灾害预警及减灾模式研究”资助
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