[发明专利]一种基于SVR和VAR的地面风矢量临近预报方法

权利要求书

1.一种基于SVR和VAR的地面风矢量临近预报方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：地面多种气象要素的收集；

步骤2：地面风矢量的分解和质量控制；

所述步骤2中的质量控制公式为：

（1）

其中为质量控制后时刻的地面纬向风速或经向风速，为质量控制前相应的风速，为风速观测的时间间隔，通过质量控制，过滤掉高频的风速变化信息，屏蔽掉由观测不确定性可能引起的虚假的风速扰动；

步骤3：基于单个气象要素SVR模型的显著自变量提取；

所述步骤3中SVR模型估计的关系式为：

（2）

其中为距时刻后所对应的地面纬向风速或经向风速的观测值，为单一气象要素的时刻及其以前的观测值，仅考虑到距 最近的4个时次，为和间的非线性关系，通过将高斯径向基函数作为核函数的SVR模型估计得到，步骤3中提取SVR估计相对误差小于10%的气象要素作为显著自变量，相对误差E定义式为：

（3）

其中为地面纬向风速或经向风速的观测值，为基于SVR模型通过公式（2）的估计值；

步骤4：基于所有显著自变量SVR和VAR的非线性模型估计；

所述步骤4中基于SVR技术的VAR模型估计的关系式为：

（4）

其中为通过步骤3所提取的个显著自变量，为地面纬向风速或经向风速的观测值， 为单个因变量和多个自变量 的非线性关系，为单个因变量和多个自变量的非线性关系，都通过将高斯径向基函数作为核函数的SVR模型估计得到；

步骤5：非线性模型的递推预报。

2.根据权利要求1所述的一种基于SVR和VAR的地面风矢量临近预报方法，其特征在于：

所述步骤5中递推预报公式为：

（5）

（6）

其中为未来时刻的地面纬向风速或经向风速的预报值，为未来时刻通过步骤3所提取的个显著自变量的预报值，为步骤4所估计得到的非线性关系式。