[发明专利]一种单站海面气压的数值预报释用方法有效

专利信息
申请号: 201610538224.7 申请日: 2016-07-08
公开(公告)号: CN106202920A 公开(公告)日: 2016-12-07
发明(设计)人: 李鹏;任鹏;高松;靳熙芳;徐江玲;李亚汝 申请(专利权)人: 中国石油大学(华东);国家海洋局北海预报中心
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 青岛联信知识产权代理事务所 37227 代理人: 徐艳艳;高洋
地址: 266580 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明属于海洋预报技术领域,涉及一种单站海面气压的数值预报释用方法,具体包括以下步骤:构建数据库,数据预处理,训练超限学习机模型,利用训练超限学习机模型后得到的模型参数对待测海洋观测站点的海洋气压数值预报结果进行误差修正,将修正误差加到原来的数值预报结果中,得到待测海洋观测站点海面气压数值预报的释用结果。本发明释用方法能够减小预报值与真实值之间的误差,提高数值预报结果的准确度,提高工作效率,对于开展防灾减灾工作、保障人民财产和生命安全具有重大的意义。
搜索关键词: 一种 海面 气压 数值 预报 方法
【主权项】:
一种单站海面气压的数值预报释用方法,其特征在于:具体包括以下步骤:(一)构建数据库收集待测海洋观测站点在T时刻之前每一个单位时刻的海面气压的历史观测数据值[yT,yT‑1,...,yT‑N]和对应的历史数据预报结果值[xT,xT‑1,...,xT‑N],其中,yt表示t时刻待测海洋观测站点海面气压的实际观测结果值,xt表示t时刻待测海洋观测站点海面气压的数值预报结果值,T‑N≤t≤T,N表示截取的历史时刻长度,得到N+1个待测海洋观测站点的海面气压历史观测数值和N+1个待测海洋观测站点的数值预报结果值;(二)数据预处理(1)计算每一个历史时刻的海面气压的数值预报结果与实际观测结果之间的误差值,记为[εTT‑1,...,εT‑N],其中,εt=yt‑xt表示t时刻待测海洋观测站点的海面气压数值预报结果与实际观测结果之间的误差,T‑N≤t≤T;(2)对于任意历史时刻m的数值预报结果xm提取c个特征因子来组成特征向量fm,T‑N+c≤m≤T,c<N,其中fm=[εm‑1m‑2,...,εm‑c],fm的维度是1×c,fm中的每一个特征因子分别是m时刻之前c个时刻的数值预报结果与实际观测结果的误差大小;每个历史时刻m的数值预报结果提取出一个特征向量,得到N‑c+1个特征向量,将N‑c+1个特征向量按行拼接起来得到特征矩阵F:<mrow><mi>F</mi><mo>=</mo><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msub><mi>f</mi><mi>T</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>f</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mtable><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr></mtable></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>f</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mi>N</mi><mo>+</mo><mi>c</mi></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>2</mn></mrow></msub></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mi>c</mi></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>2</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>3</mn></mrow></msub></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>c</mi></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mtable><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr></mtable></mtd><mtd><mtable><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr></mtable></mtd><mtd><mtable><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr></mtable></mtd><mtd><mtable><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr></mtable></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mi>N</mi><mo>+</mo><mi>c</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mi>N</mi><mo>+</mo><mi>c</mi><mo>-</mo><mn>2</mn></mrow></msub></mtd><mtd><mo>...</mo></mtd><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mi>N</mi></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,特征矩阵F的维度记为M*c,M=N‑c+1代表数据特征样本的个数,c代表特征向量的维数;(3)得到与步骤(2)中的特征矩阵F对应的标记向量L:<mrow><mi>L</mi><mo>=</mo><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mi>T</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mtable><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr></mtable></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>&epsiv;</mi><mrow><mi>T</mi><mo>-</mo><mi>N</mi><mo>+</mo><mi>c</mi></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,标记向量L的维度为M*1,L中每个元素分别是当前时刻数值预报结果xm所对应的误差值εm的大小;(三)将步骤(二)中得到的特征矩阵F和标记向量L作为输入,训练超限学习机模型,得到训练后超限学习机模型的模型参数。(四)利用步骤(三)中训练超限学习机模型后得到的模型参数对待测海洋观测站点T时刻之后的任一时刻的海洋气压数值预报结果进行误差修正,将修正误差加到原来的数值预报结果中,得到待测海洋观测站点在该时刻海面气压数值预报的释用结果。
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