基于BPSO-NBayes的雷暴釋用預(yù)報技術(shù)研究

doi:10.3969/2017jms.0043

首頁 > 過刊瀏覽>2018年第38卷第3期 >370-377. DOI:10.3969/2017jms.0043

基于BPSO-NBayes的雷暴釋用預(yù)報技術(shù)研究
DOI:
                        10.3969/2017jms.0043
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
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基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目（41475070；41375049）

Research on forecasting technology of thunderstorm interpretation based on BPSO-NBayes

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摘要:

提出了一種新的雷暴預(yù)報法，即二進制粒子群-樸素貝葉斯分類器（Binary Particle Swarm Optimization-Naïve Bayesian Classifiers，BPSO-NBayes）方法，以福州、連城、寧波3站為例，對使用T511數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品站點的雷暴釋用預(yù)報技術(shù)進行研究。利用2010—2014年T511數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品和單站觀測資料，使用BPSO-NBayes方法，建立了0~72 h雷暴預(yù)報模型，并與Fisher判別準則和Bayes判別準則進行比較。預(yù)報結(jié)果表明，BPSO-NBayes模型臨界成功指數(shù)都在0.29以上，平均值達到0.33以上，是3種方法中最好的，空報率都在0.59以下，漏報率在0.60以下，而且變化幅度很小。BPSO-NBayes模型明顯優(yōu)于Fisher判別準則和Bayes判別準則，具有良好的穩(wěn)定性和預(yù)報能力。

Abstract:

In order to study the forecasting technology of thunderstorm interpretation in stations by T511 numerical forecast products, taking Fuzhou, Liancheng and Ningbo as examples, a new thunderstorm forecasting method was proposed, which is Binary Particle Swarm Optimization-Naïve Bayesian Classifiers. For the purpose of establishing the prediction model of thunderstorm within 72 hours, compared with Fisher discriminant criterion and Bayes discriminant criterion,T511 numerical forecast products and the corresponding observational station data from 2010 to 2014 were used, and Binary Particle Swarm Optimization-Naïve Bayesian Classifiers method was adopted. Results show that each critical success index of thunderstorm forecast model established by BPSO-NBayes is above 0.29 and the average is greater than 0.33. It is the best result of three methods. The false alarm rate of each station is below 0.59. The probability of false omission is under 0.60. And its magnitude of variety is very little. The BPSO-NBayes model is not only predictive but stable, superior to Fisher discriminant criterion and Bayes discriminant criterion in thunderstorm numerical forecast.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

劉亞杰,胡邦輝,王學(xué)忠,王舉,黃泓.基于BPSO-NBayes的雷暴釋用預(yù)報技術(shù)研究.氣象科學(xué),2018,38(3):370-377 LIU Yajie, HU Banghui, WANG Xuezhong, WANG Ju, HUANG Hong. Research on forecasting technology of thunderstorm interpretation based on BPSO-NBayes. Journal of the Meteorological Sciences,2018,38(3):370-377

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收稿日期:2017-02-20
最后修改日期:2017-04-24
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2018-07-16
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