天气预报多元回归模型中模糊因子的集对分析

被引：11

作者：

王国强

赵克勤

郑选军

机构：

[1] 浙江省绍兴市气象台

[2] 浙江省诸暨市联系数学研究所

来源：

科技通报 | 2004年 / 02期

关键词：

大气科学; 天气预报; 多元回归; 模糊因子; 集对分析;

D O I：

10.13774/j.cnki.kjtb.2004.02.014

中图分类号：

P457 [主要气象要素和天气现象预报];

学科分类号：

摘要：

天气预报模型中的预报因子一般都有较好的预报能力,因为它们是根据预报对象的特点、预报因子的物理意义和预报经验,使用一定的技术方法而精心筛选的.但是预报因子在每次天气预报中的性能表现有清晰和模糊之分.从集合预报和近邻估计两种方法的基本思路出发,定义了描述因子模糊性的统计量———变异系数,并用此来识别多元回归模型中的模糊因子;从集对分析的基本理论出发,推导了适合于多元回归分析的联系度公式,并借此来处理模糊因子.在此基础上建立基于集对分析的天气预报多元回归模型,比传统模型明显地提高了天气预报准确率.

引用

页码：151 / 155

页数：5

共 8 条

[1] 不确定性信息处理的集对论思想与方法 [J].