[发明专利]一种气温预报的方法和设备

权利要求书

1.一种气温预报的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取模式集合中各预设数值模式在不同预报时效的第一预报场序列和观测场序列；

基于所述第一预报场序列和所述观测场序列确定第二预报场序列；

根据各所述预设数值模式的训练期样本的训练预报误差确定各所述预设数值模式的权重系数；

根据各所述权重系数对所述第二预报场序列进行加权集成后输出最终预报场。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一预报场序列和所述观测场序列确定第二预报场序列，具体为：

根据所述第一预报场序列和所述观测场序列确定预报误差序列；

根据所述预报误差序列中各个时次的预报误差累加到对应的上一个时次的预报误差的结果确定更新误差场序列；

根据当前各个时次对应的当前预报场序列与所述更新误差场序列确定所述第二预报场序列。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述预设数值模式的训练期样本的训练预报误差确定各所述预设数值模式的权重系数，具体为：

确定各所述训练预报误差的倒数，并确定所有所述倒数的和；

根据各所述倒数与所述和的比值确定各所述权重系数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述训练预报误差具体为平均绝对误差，在根据各所述预设数值模式的训练期样本的训练预报误差确定各所述预设数值模式的权重系数之前，还包括：

根据公式一确定各所述训练预报误差，所述公式一具体为：

其中，E_i为各所述训练预报误差，M为训练期样本数目，j为训练期样本序列号，F_ij为第i个模式预报第j个样本的预报值，O_j为第j个样本的观测值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述权重系数对所述第二预报场序列进行加权集成后输出最终预报场，具体为：

根据公式二确定加权集合平均结果，所述公式二具体为：

根据所述加权集合平均结果输出所述最终预报场；

其中，F_wemn为所述加权集合平均结果，a_i为各所述权重系数，F_i为所述第二预报场序列，N为所述模式集合中所述预设数值模式的个数。

6.一种气温预报的设备，其特征在于，所述设备包括：

获取模块，用于获取模式集合中各预设数值模式在不同预报时效的第一预报场序列和观测场序列；

第一确定模块，用于基于所述第一预报场序列和所述观测场序列确定第二预报场序列；

第二确定模块，用于根据各所述预设数值模式的训练期样本的训练预报误差确定各所述预设数值模式的权重系数；

输出模块，用于根据各所述权重系数对所述第二预报场序列进行加权集成后输出最终预报场。

7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

根据所述第一预报场序列和所述观测场序列确定预报误差序列；

根据所述预报误差序列中各个时次的预报误差累加到对应的上一个时次的预报误差的结果确定更新误差场序列；

根据当前各个时次对应的当前预报场序列与所述更新误差场序列确定所述第二预报场序列。

8.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述第二确定模块，具体用于：

确定各所述训练预报误差的倒数，并确定所有所述倒数的和；

根据各所述倒数与所述和的比值确定各所述权重系数。