[发明专利]基于集合预报数据的风速预测方法在审
| 申请号： | 201910703238.3 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110489719A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 路志英;倪天琦;闫靖春 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G01P5/00 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 刘国威<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及气象研究及预报领域，为提出一种基于集合预报数据的风速预测方法，能够较好地使用数据挖掘的手段与集合预报成员的结果，提高风速预测的准确率。为此，本发明采取的技术方案是，基于集合预报数据的风速预测方法，根据欧洲中期天气预报中心集合预报产品，每个预报时效产生的51个预报成员，使用CART(Classification And Regression Tree)剪枝的方法挑选最优成员，利用最优成员构建GBDT(Gradient Boosting Descision Tree)模型，最终实现基于集合预报数据的风速预测。本发明主要应用于气象研究及预报场合。 | ||
| 搜索关键词： | 风速预测 集合 预报 预报数据 气象研究 使用数据 剪枝 准确率 构建 天气预报 挖掘 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于集合预报数据的风速预测方法，其特征是，根据欧洲中期天气预报中心ECMWF(European center for medium-range weather forecasts)集合预报产品，每个预报时效产生的51个预报成员，使用CART(Classification And Regression Tree)剪枝的方法挑选最优成员，利用最优成员构建GBDT(Gradient Boosting Descision Tree)模型，最终实现基于集合预报数据的风速预测。/n
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