【摘 要】
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针对目前数值模式预报的风速普遍存在小风预报偏大、大风预报偏小的问题,本文基于支持向量机的方法,结合WRF模式预报和自动观测站的实况数据资料,建立多因子SVM风速预测模型,
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,镇海区气象局,象山县气象局
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471212);浙江省自然科学基金(LY16F010001);宁波市自然科学基金(2016A610091,2017A610297);浙江省气象局科研项目(2016YB01);宁波象山县社会发展科技项目(2016C6012)
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针对目前数值模式预报的风速普遍存在小风预报偏大、大风预报偏小的问题,本文基于支持向量机的方法,结合WRF模式预报和自动观测站的实况数据资料,建立多因子SVM风速预测模型,对渔业避风港锚地风速进行预测修正.实验结果表明,新模型预测的风速和实际风速基本一致,相关性达到了99%,很好地表达了风速与WRF模式预报因子之间的非线性关系,验证了该模型能改进WRF模式输出的风速数据.与仅利用历史风速的非数值SVM和LSSVM风速预报的结果进行比较,进一步证实了多因子SVM风速预测的优越性.
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