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题名基于大数据与人工智能的天气预测模型研究
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作者
管冬河
苏博
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机构
山东理工大学管理学院
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出处
《现代信息科技》
2025年第6期93-99,104,共8页
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基金
2024年山东理工大学大学生创新创业训练项目。
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文摘
全球气候变化的不确定性和复杂性对天气预测的准确性提出了更高的要求,研究旨在开发一个基于机器学习的高效天气预测模型,以应对全球气候变化带来的挑战。研究利用Python集成了回归分析和决策树算法等统计建模技术,对气象数据进行深入分析和处理。结果表明:决策树模型在处理非线性气象数据方面具有独特优势,其预测精度和泛化能力均优于传统回归模型;线性回归分析模型在捕捉数据线性关系方面表现稳健;模型在不同数据集上展现了良好的泛化能力,并能满足实时预测的性能要求。该研究的成果为天气预测领域提供了新的视角和工具,同时为机器学习在气象学中的未来应用奠定了基础。
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关键词
机器学习
天气预测模型
决策树
线性回归
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Keywords
Machine Learning
weather forecasting model
Decision Tree
Linear Regression
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名马尔科夫链在天气预报中的应用
被引量：3
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作者
武漫漫
万弢
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机构
河南职业技术学院
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出处
《黑龙江科技信息》
2009年第30期58-58,共1页
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文摘
马尔科夫链原理复杂,应用非常广泛。通过对马尔科夫链理论和切普曼-柯尔莫哥洛夫方程(方程)的探讨,,结合天气情况不确定等诸多特点,构想了天气情况预报的马尔科夫链预测模型,给出了马尔科夫链的初始概率和多重转移概率的计算方法,根据此算法可以预报短期天气情况,同时扩展到对未来天气情况趋势的预测。
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关键词
马尔科夫链
马尔科夫过程
天气预测模型
极限预测
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分类号
O211.62
[理学—概率论与数理统计]
P45
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名中尺度COAMPS模型在风资源评估中的应用研究
被引量：1
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作者
胡超
付文军
刘璟
曾杰
刘凯
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机构
长江勘测规划设计研究院新能源设计咨询公司
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出处
《人民长江》
北大核心
2015年第7期88-91,共4页
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文摘
在对风电场风能资源进行评估时,主要依据测风数据及气象站数据,但由于测风数据往往缺测或不合理,而距离最近的气象站所提供的气象数据与同期的测风数据的相关性一般较差。鉴于此,引入中尺度数值天气预测模型COAMPS对湖南T风电场工程区域内风资源进行评估分析,并首次将中尺度数据应用于测风塔缺测和不合理数据的插补中。结果表明,中尺度插补订正后的数据与实测数据的月平均值误差为4.87%,标准偏差误差为9.8%,该模型能够较准确地反映风电场风能资源的实际情况。
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关键词
中尺度模型
COAMPS
风资源评估
数值天气预测模型
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Keywords
mesoscale model
COPMAS
wind power resources assessment
numerical weather forecast model
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分类号
P425
[天文地球—大气科学及气象学]
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