水温及其预报方法初探

本文着重利用 Matlab讨论了水温与气温之间的相关变化关系和利用气温预报水温的初步方法 .结合武汉市气象局在武汉市东西湖区养殖场气象观测站 1 982年至 1 989年的连续观测资料给出了水温与气温之间的相关系数以及水温预报方程 ,并讨论了误差及消除误差的途径 .     

气象因素与儿童气管炎关系的研究

利用济南市卫生局提供的2003年儿童气管炎患者的病例资料和济南市气象局提供的2003年气象资料,对济南地区儿童气管炎疾病与气象资料的关系进行研究.通过相关性分析,用多元回归方法建立了儿童气管炎发病人数的日预报方程.然后对数据进行处理,按季节建立了儿童气管炎与气象要素之间的日预报方程.     

春季平均气温的多层递阶长期预报

本文以D.G.Lainiotis在估计理论方面的工作为理论依据（文献[1]），运用文献[2][4][5]中给出的方法，扼要介绍了一种高精度自适应预报－－多层递阶预报在春季平均气温长期预报上的应用。它克服了通常方法中因固定参数模型所造成较大误差的缺陷，在预报中充分考虑到系统的时变特性，将预报问题分害成对系统的时变参数预报及对系统的状态（输出）预报两部分。文章利用了黑龙江省某地区1961－1989年二十九年的春季平均气温的历史资料，对1990－2010年二十一个年份的春季平均气温进行了长期预报。这一测试结果表明这一方法比其它方法更准确。     

一种基于季节指数的灰色马尔科夫气温预测模型

提出一种根据气温历史数据的年际周期性和季节性变化规律建立的基于季节指数的灰色-马尔科夫气温预测模型.模型将纵向与横向分析相结合方法运用到气温预报之中,通过季节指数修正气温的横向季节性变化,再用灰色模型进行预测,最后通过马尔科夫进行误差修正.实例运用中,对广州市的2000年月平均气温进行预测,在与历史数据的对比中表明,模型预测结果较为准确,可靠性较好.并讨论说明该模型也可推广到其他具有周期特征的非平稳时间序列的预测中,并大大提高预测精度.     

预报因子选择的条件数方法及其在台风强度预报中的应用

选择合适的变量是建立多元线性回归方程的重要问题.以减弱诸多变量之间的复共线性为目标,采用条件数分析方法选择多元回归模型的自变量.最后以西北太平洋海域2001-2011年5-7月的台风强度为研究对象,利用条件数方法建立预报方程进行预报试验,并进一步将该预报方法与逐步回归方法进行对比分析.     

非线性优化方法在大气和海洋科学数值研究中的若干应用

控制大气和海洋运动的模式是复杂的非线性模式,在考虑到线性奇异向量和线性奇异值只能描述切线性模式有效时段内小扰动发展的情况下,介绍了作者们近年来用非线性优化方法数值研究大气和海洋科学的有关工作,其中包括非线性奇异向量和非线性奇异值、条件非线性最优扰动、以及它们在数值天气和气候可预报性研究中的应用．结果表明,上述非线性优化方法在很大程度上揭示了大气和海洋运动的非线性特征;此外,对可预报性问题的新分类也做了详细介绍,即最大可预报时间、最大预报误差和最大允许初始误差A·D2这种分类的应用背景是针对数值天气预报和气候预测产品的评价;最后,讨论了数值模式敏感性分析的非线性优化方法,该方法在一定条件下可以定量识别模式误差和初始误差,量化判断数值模式的模拟能力．     

确定观测站点预报雨量的两种方法

对2005年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题"雨量预报方法的评价"的解决方法进行了讨论.给出了确定观测站点预报雨量的距离权重法与插值法,并进行了比较.同时,对预报质量的进一步提高进行了探讨.     

模糊神经网络方法在定点定量降水预报中的应用研究

以单站24小时降水量作为预报对象,采用模糊神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.首先通过对T 213、ECMW F预报因子场以及高空气象探测资料进行处理,有效浓缩多种物理量因子场的实况及预报信息,并进一步建立了南宁、桂林、河池、百色4站的降水模糊神经网络释用预报模型.运用与实际业务相同的预报方法对2006年6—8月进行逐日的降水量预报试验,并与相同时次的T 213降水预报产品进行对比分析.结果表明,4个单站的定点、定量模糊神经网络降水预报模型,在预报性能上明显优于同期T 213数值预报模式的降水预报结果.     

基于信息熵的模糊物元模型预测玉米螟种群动态

利用模糊物元模型对玉米螟的种群动进行预测,在利用信息熵理论确定预报因子的权重的基础上构造了复合模糊物元模型,并根据往年资料构造出用于预测的关联度区间,以预测关联度映射的区间进行判决,这样避免了传统分级方法造成的主观误差,同时提高了预测的精度.     

基于回归BP神经网络误差分级迭代法的逐时气温预测方法研究

气温预测是天气预测中的一项主要内容,由于气温的影响因素多而复杂,要想达到精细化预测目的,仍是十分复杂的科学难题.当前学术界的一般方法是假设数学模型对温度物理过程进行研究,建立了BP神经网络模型、温度与相对湿度之间的回归模型,最终在回归模型的基础上通过改进的BP神经网络建模,即利用BP神经网络误差分级迭代法建模,通过历史温度进行逐时气温预测,全样本误差达到0.617℃.     

基于粒子群-支持向量机定量降水集合预报方法

首先对ECMWF不同物理量场预报因子群进行自然正交展开,选取能充分反映每个预报因子场主要信息的第一主分量作为模型输入.进一步利用粒子群算法对支持向量回归机的相关参数进行优化,以南宁市8个气象站单站逐日降水作为预报对象,建立粒子群-支持向量回归集合预报模型,进行单站逐日降水的数值预报产品释用预报方法研究.利用模型对2015年5-6月南宁市8站进行了逐日降水预报业务试验,结果表明,模型具有较好的预报效果.并提出了利用隶属函数建立可信度函数对不同的预报模型进行评价.     

径流中长期预报模糊识别优化模型及应用

对水文中长期预报模糊识别方法进一步研究,基于模糊环境下的目标函数,提出了具有主观监督因子和稳定系数的模糊识别预报模型.根据已知样本的最优模糊划分建立预报模型,利用已知样本的指标和样本的最优模糊划分计算预报模型的参数,给定模型的稳定系数,再通过调整主观监督因子对预报模型参数进行优化.径流中长期预报实例的模型检验平均相对误差为7.84%.     

北京地铁客流预报与模拟

地铁客流量受着政治,经济,文化以及季节,气候等多方面因素的影响,要科学地制订客流计划,必须深入研究客流规律,本文着手探讨客流预报问题,并尝试性地进行了地铁模拟。 §1　客流预报 地铁一个月内的平日运营计划,一般来说变化不大,节假日里乘客剧增,乘客流向也不同于平日。因此,本文只讨论平日的平均客流量。 我们称每月的平日平均客流量为月均量,称每年的平日平均客流量为年均量。月均量和年均量的单位均为“人次/日”。 1.1数据及图表分析: 本文数据取自北京地铁一线1979年1月至1988年8月的每日客流报表。 1988年后由于环线接通,一线客流…     

中国福利彩票销售额影响因素分析与基于残差主成分分析的预测

本文应用多元回归分析的方法讨论了中国各省份福利彩票销售额与国民经济、就业人员和职工工资、财政、固定资产投资、人民生活这五个大类中的22个预测变量之间的相关关系,找出了对彩票销售额有显著性影响的变量,此外我们发现,不同年份的数据所得到的残差存在强相关性,本文利用主成分分析的观点提取出了不同年份残差中的公共信息,最后得出彩票销售额的预测方程,利用上述方程对2007年各省份的彩票销售额进行预测,并与真实的销售额数据进行对比,获得了较小的平均相对预报误差.这说明本文所建立的模型确实可以对中国的福利彩票销售额进行有效的预测.     

Kalman滤波在气象预报中的应用

本文讨论了 Kalm an滤波算法及其在气象预报中的应用 ,并对烟台 11市、区、县的日最高、最低气温预报的结果进行了分析     

具有引导变量的多层递阶方法在黑龙江省哈尔滨市天气预报中的应用

对多层递阶基本问题做了简要的叙述,紧紧围绕多层递阶方法发展的两个新方向,即多模型、多算法的综合预报模式和带有引导变量模型的预报模式,并对其进行改进,利用改进后的模型和算法对黑龙江省哈尔滨市的月平均气温进行了具体的预报,预报的效果令人满意.     

武汉市在校大学生数与经济增长的协整分析

近二十年来,我国高等教育规模不断扩大,高校在校生数不断增加,其中武汉市位居全国前列．为了研究高校在校生数对当地经济发展的影响,本文利用武汉市1992—2012年在校大学生人数数据,通过建立合适的模型,来定量探讨武汉市在校大学生数与经济增长的内在关系．结果表明,武汉市经济增长与武汉在校大学生人数模型之间存在着长期均衡关系且互为格兰杰因果关系．     

车载跟瞄设备低轨卫星预测方法研究

车载跟瞄设备对低轨卫星进行测量时,常采用轨道预报获得卫星理论运行轨迹,光测设备以预报值作为引导值,搜索目标进行跟踪.跟踪过程中,由于云雾遮蔽或地影的影响,会使光测设备丢失目标.这时可采用理论引导的方式,利用预报轨道继续搜索跟踪.但由于轨道预报的误差较大,且目标过境时间有限,因此这种方法存在一定的缺陷.探讨利用修正目标跟踪脱靶量以及光测设备轴系误差后的实时跟踪值作为已知条件,采用改进的拉普拉斯方法对目标位置进行实时预测,解决上述问题.通过实时预测误差与轨道误差的比较,证明该方法的有效性.     

周期分析法在棉红蜘蛛发生程度预测中的应用

本文应用周期分析方法对江陵县棉红蜘蛛—朱砂叶螨的预测预报技术作了新的尝试．经对江陵县３６年历史资料拟合，符合率高达９４．４％．运用这一技术对该县１９８７—１９９６年棉红蜘蛛发生程度进行了１０年长期预测预报．     

彗木相撞预报 *

以太阳系天体动力学数值模型为基础,探研方法理论,编制软件,向国内外发出了多次Shoemaker-Levy 9号彗星与木星相撞预报,预报结果和实际基本吻合.阐述预报的方法理论,并将预报的碰撞时间和国际确认的实际碰撞时间予以比较分析.