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采用EOF時空分解、小波頻率分解和最小二乘支持向量機(LS-SVM)交叉互補方法,建立夏季500 hPa位勢高度場的預測模型,用以描繪和表述副熱帶高壓形勢場的形態和變化。首先用經驗正交函數分解(EOF)方法將NCEP/NCAR再分析資料500 hPa位勢高度場序列分解為彼此正交的特征向量及其對應時間系數,隨后提取前15個主要特征向量的時間系數(方差貢獻96.2%),采用小波分解方法將其分解為相對簡單的帶通信號,再利用LS- SVM方法建立各分量信號的預測模型,最后通過小波時頻分量重構和EOF時空重構,得到500 hPa位勢高度場的預測結果以及副熱帶高壓形勢場的預測。通過對預測模型的試驗情況和分析對比,結果表明:基于上述思想提出的算法模型能較為準確地描述500 hPa位勢高度場的形態分布并預測1～7 d的副熱帶高壓活動,對10～15 d的副熱帶高壓活動預測結果也有參考意義。
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采用EOF時空分解、小波頻率分解和最小二乘支持向量機(LS-SVM)交叉互補方法,建立夏季500 hPa位勢高度場的預測模型,用以描繪和表述副熱帶高壓形勢場的形態和變化。首先用經驗正交函數分解(EOF)方法將NCEP/NCAR再分析資料500 hPa位勢高度場序列分解為彼此正交的特征向量及其對應時間系數,隨后提取前15個主要特征向量的時間系數(方差貢獻96.2%),采用小波分解方法將其分解為相對簡單的帶通信號,再利用LS- SVM方法建立各分量信號的預測模型,最后通過小波時頻分量重構和EOF時空重構,得到500 hPa位勢高度場的預測結果以及副熱帶高壓形勢場的預測。通過對預測模型的試驗情況和分析對比,結果表明:基于上述思想提出的算法模型能較為準確地描述500 hPa位勢高度場的形態分布并預測1～7 d的副熱帶高壓活動,對10～15 d的副熱帶高壓活動預測結果也有參考意義。
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