一种新的加权最近邻算法的降水预报试验

• 作者: 王立松 陈凯
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 加权最近邻算法 相似预报 降水量
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 325-328
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4540字
• 语种: 中文

摘要

短期精确降水预报一直是天气预报的难点,如何提高预报准确率也是一直被关注的热点.提出了一种新的基于加权最近邻算法,利用某地区降雨量资料和NCEP天气资料,将降雨量作为类,将NCEP天气资料的各种因子场都作为分类因子,计算出不同天气样本间分类因子的相似离度,利用分类因子与类的皮尔逊矩阵相关系数来确定分类因子的权重,通过因子场的逐步引入实现最优分类,最终确定分类因子的数目及其权重来建立最优预报方程,即预报模型.实验中用改进模型对南京市7、8月份进行了24小时降雨预报,实验结果表明,改进模型具有较好的预报效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈凯	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	5	18	3.0	4.0
2	王立松	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	64	442	11.0	19.0