马秋丽
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军95871部队更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 印度洋偶极子期间MJO对夏季南海水汽活动特征影响
- 利用NCEP/NCAR再分析资料的大气月平均和日平均资料,并结合PIAP3大气环流模式研究了印度洋偶极子期间MJO对南海地区水汽活动特征的影响,主要有以下结论:印度洋偶极子正负期间,南海地区的水汽输送特征有较为明显的差异...
- 张舰齐马秋丽叶晶汪杰杨源
- 关键词：印度洋偶极子水汽输送MJO
- 文献传递
- 基于幅频分离的气候时间序列预测试验被引量：3
- 2017年
- 从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。
- 张舰齐王丽琼左瑞亭叶晶马秋丽叶成志
- 关键词：最小二乘支持向量机经验模态分解
- 基于非线性时间序列预测法的单站气候要素预测评估
- 综合运用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)...
- 马秋丽汪杰杨源张舰齐
- 文献传递
