【摘 要】
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利用2003--2005年4—9月国家气象中心T213的数值预报产品，通过动力诊断，从大量数值预报因子中提取不同层次、不同时效与降水关系较好的多个因子，使用K最邻近域（KNN）方法，制作不同代
【机 构】
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兰州大学大气科学学院,国家气象中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40675077);中国气象局“精细化客观天气预报开发”课题;国家科技支撑计划项目(2007BAC29B03)共同资助
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利用2003--2005年4—9月国家气象中心T213的数值预报产品，通过动力诊断，从大量数值预报因子中提取不同层次、不同时效与降水关系较好的多个因子，使用K最邻近域（KNN）方法，制作不同代表站点的晴雨预报和大于或等于10mm的降水预报试验。在搜索K邻近域的过程中，考虑天气事件出现的概率不同，而分别求取有天气事件的正样本K^＋值和无天气事件的负样本K^-值，使该方法选择的最邻近域中的K值取得更为合理。利用交叉验证的方法，对历史资料依次选取部分样本作为预报测试集，通过预测结果的检验评分，选取获得最大准确率
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