[发明专利]一种基于核主成分分析和基因表达式编程的降水预报方法

摘要

本发明公开了一种基于核主成分分析和基因表达式编程的降水预报方法，本发明是对所辖地区降水实况历史数据及同期气象要素历史时间序列数据收集和清洗处理的基础上，选取预报因子；对预报因子进行核主成分分析；进而建立基因表达式编程降水预报模型，最后将所辖地区的天气实况数据输入到模型中，得到降水预报结果。本发明可用于解决变化规律复杂，影响因素众多的气象降水预报问题，并能够有效提高降水预报质量。

主权项

一种基于核主成分分析和基因表达式编程的降水预报方法，其技术特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集待预报区域的降水实况历史数据及同期气象要素历史时间序列数据，并对这些数据进行清洗处理；步骤二：计算上述各气象因素与待预报区域的实况降水量之间的相关系数，其公式为：${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{xy}}=\frac{M[X-\mathrm{MX}][Y-\mathrm{MY}]}{\sqrt{M{[X-\mathrm{MX}]}^{2}M{[Y-\mathrm{MY}]}^2}}$并进行相关系数检验，从中选取通过给定信度检验的相关性较好的预报要素；步骤三：对步骤二选取出来的预报因子时间序列数据进行Z‑SCORE标准化处理；步骤四：对步骤三的结果进行核主成分分析，选择贡献率较大的前t个主分量作为综合预报因子；步骤五：建立预报模型，以步骤4所选择得到的综合预报因子作为输入量和以实况降水量作为输出量构建训练集，并用基因表达式编程算法进行学习，得到基因表达式编程降水预报模型；步骤六：将待预报区域的天气实况数据输入预报模型，按照步骤二结果初步筛选强影响因子，并进行步骤三和步骤四操作；步骤七：将步骤六结果输入到步骤五所获得的预报模型，并将结果进行逆标准化处理得到真正的降水预报结果。