基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究

• 作者: 刘亚杰 王举 王学忠 胡邦辉 黄泓
• 来源期刊: 气象科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: T511数值预报产品 粒子群算法 朴素贝叶斯分类器 雷暴预报
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 短论
• 页码范围: 370-377
• 页数: 8页
• 分类号: P457.9
• 字数: 6311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/2017jms.0043

摘要

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Na(i)ve Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究.利用2010-2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0～72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较.预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小.BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘亚杰	国防科技大学气象海洋学院	16	159	5.0	12.0
2	王学忠	国防科技大学气象海洋学院	7	14	3.0	3.0
3	王举	国防科技大学气象海洋学院	4	9	2.0	3.0
4	黄泓	国防科技大学气象海洋学院	10	25	3.0	4.0
5	胡邦辉	国防科技大学气象海洋学院	3	4	1.0	2.0