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基于Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier的CWC信息熵时序研究
被引量：
1
1
作者
张仙
吴琼
+2 位作者
陈以祺
黎亚少
王巍巍
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期367-378,共12页
降水云系的发展过程及其特征分析,是云降水物理学中的一个重要问题.本文选取一次云发展过程中的700 hPa云水含量(Cloud Water Content, CWC)和大气垂直方向上气流速度(Omega, OMG)的1 h值,以信息熵来度量CWC空间分布的混沌程度,辅以OMG...
降水云系的发展过程及其特征分析,是云降水物理学中的一个重要问题.本文选取一次云发展过程中的700 hPa云水含量(Cloud Water Content, CWC)和大气垂直方向上气流速度(Omega, OMG)的1 h值,以信息熵来度量CWC空间分布的混沌程度,辅以OMG的时间变化来判断云的发展,并提出了一种基于多尺度分解、Holt模型、自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)和Lagrange Multiplier的组合预测方法.结果表明:1)CWC熵具有非线性和非平稳性;2)在云的不同发展阶段,北方CWC熵序列的均值都小于南方,方差普遍大于南方;3)OMG区域均值与CWC熵的小波低频重构的极值点在时间上有很好的对应关系,相近的极值点在南方中占50%,在北方中占83.3%,表明CWC熵可以在一定程度上反映云系的发展;4)CWC熵序列往往具有多种时间尺度特征,故进行多尺度分解之后再组合建模的Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier模型比单一预测方法、单层分解的预测模型更优,准确率提高3%以上.
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关键词
云水含量
信息熵
小波
分解
经验
模态
分解
(
emd
)
自回归
滑动
平均
模型(
arima
)
Holt两参数指数平滑法
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职称材料
几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析
被引量：
4
2
作者
胡凤良
王丽琼
+1 位作者
左瑞亭
张舰齐
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2017年第1期23-34,共12页
对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型预测、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)预测和基于Hilbert变换(Hilbert Transformation,HT)的幅频分离预测...
对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型预测、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)预测和基于Hilbert变换(Hilbert Transformation,HT)的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明:ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。
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关键词
短期气候预测
求和自
回归
滑动
平均
(
arima
)
经验
模态
分解
(
emd
)
Hilbert变换(HT)
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier的CWC信息熵时序研究
被引量：
1
1
作者
张仙
吴琼
陈以祺
黎亚少
王巍巍
机构
中国民用航空华北地区空中交通管理局气象中心
南京信息工程大学数学与统计学院
南京信息工程大学大气与环境实验教学中心
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期367-378,共12页
基金
国家自然科学基金(42075068,41975176,41975087)
国家重点研发计划重点专项(2018YFC1507905)。
文摘
降水云系的发展过程及其特征分析,是云降水物理学中的一个重要问题.本文选取一次云发展过程中的700 hPa云水含量(Cloud Water Content, CWC)和大气垂直方向上气流速度(Omega, OMG)的1 h值,以信息熵来度量CWC空间分布的混沌程度,辅以OMG的时间变化来判断云的发展,并提出了一种基于多尺度分解、Holt模型、自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)和Lagrange Multiplier的组合预测方法.结果表明:1)CWC熵具有非线性和非平稳性;2)在云的不同发展阶段,北方CWC熵序列的均值都小于南方,方差普遍大于南方;3)OMG区域均值与CWC熵的小波低频重构的极值点在时间上有很好的对应关系,相近的极值点在南方中占50%,在北方中占83.3%,表明CWC熵可以在一定程度上反映云系的发展;4)CWC熵序列往往具有多种时间尺度特征,故进行多尺度分解之后再组合建模的Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier模型比单一预测方法、单层分解的预测模型更优,准确率提高3%以上.
关键词
云水含量
信息熵
小波
分解
经验
模态
分解
(
emd
)
自回归
滑动
平均
模型(
arima
)
Holt两参数指数平滑法
Keywords
cloud water content(CWC)
information entropy
wavelet decomposition
empirical mode decomposition(
emd
)
autoregressive integrated moving average(
arima
)
Holt two-parameter exponential smoothing
分类号
P457.6 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析
被引量：
4
2
作者
胡凤良
王丽琼
左瑞亭
张舰齐
机构
解放军理工大学气象海洋学院
中国人民解放军
出处
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2017年第1期23-34,共12页
基金
国家自然科学基金项目41490642
41475071~~
文摘
对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型预测、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)预测和基于Hilbert变换(Hilbert Transformation,HT)的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明:ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。
关键词
短期气候预测
求和自
回归
滑动
平均
(
arima
)
经验
模态
分解
(
emd
)
Hilbert变换(HT)
最小二乘支持向量机
Keywords
Short-term climate prediction
Auto-Regressive Integrated Moving Average（
arima
）
Empirical mode decomposition
Hilbert transformation
Least square support vector machine
分类号
P468.024 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier的CWC信息熵时序研究
张仙
吴琼
陈以祺
黎亚少
王巍巍
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析
胡凤良
王丽琼
左瑞亭
张舰齐
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2017
4
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职称材料
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