基于多时间尺度的回归集成预测模型

• 作者: 罗晓玲 胡娅敏 覃志年 陈丽娟
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多时间尺度 经验模态分解 回归集成
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 短期气候预测论坛
• 页码范围: 1182-1189
• 页数: 8页
• 分类号: P456
• 字数: 6217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2013.09.014

摘要

引入能够将非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理的EMD方法,对广东降水的时间序列进行时间尺度分离,从复杂的非平稳信号中提取相对简单以不同时间尺度振荡的准周期信号,选取能较好描述降水周期特征的IMF分量作为建模备选因子,然后以均生回归、均生相关、韵律拟合误差和拟合误差4种方法构建预测模型,结果得到采用多尺度因子构建的4种单预测模型近10年Ps评分和降水距平符号同号率平均分在68～73分和50％～58％之间,而采用4种模型构建的回归集成模型两种评分方法的平均分分别高达79.8和68.8％,较单一预测模型评分分别提高了近10分和10％以上.将具有降水指示信号的前冬赤道东太平洋海温因子耦合到回归集成预测模型,其Ps评分结果与纯降水集成模型相当,但同号率评分略高3.1％.从而,提取要素序列的多种时间尺度特征,并采用多模型的集成预报,均能有效提高短期气候预测水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丽娟	国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室	60	1104	19.0	31.0
2	胡娅敏		28	510	13.0	22.0
6	覃志年		2	20	2.0	2.0
7	罗晓玲		2	11	2.0	2.0