采用EOF时空分解、小波频率分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解(EOF)方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向量的时间系数(方差贡献96.2%),采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS- SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500 hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1～7 d的副热带高压活动,对10～15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。
采用EOF时空分解、小波频率分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解(EOF)方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向量的时间系数(方差贡献96.2%),采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS- SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500 hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1～7 d的副热带高压活动,对10～15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。
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