基于SCE-UA算法的多模式降雨集成预报技术研究
摘要：高精度的降雨预报对于防汛决策具有重要指导意义.以中国气象局GRAPES＿MESO模式、中国气象局T639模式、美国国家环境预报中心GFS模式和上海区域中尺度SMS-WARMS模式为基础,采用SCE-UA算法估计各预报模式权重系数,通过加权平均建立多模式降雨集成预报,并以宁波市2016年8月1日至2016年10月31日和2017年9月1日至2017年11月30日的降雨过程为例,从均方根误差、相关系数、TS评分等多个方面分析集成预报的预报效果.结果表明：基于SCE-UA算法的多模式降雨集成预报的预报效果不仅优于各单一预报模式,而且优于遗传算法和BP神经网络集成预报,表现出较好的适用性.
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系宁波大学学报杂志社
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