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摘要：為提高天氣預(yù)報(bào)模式（Weather Research and Forecasting Model, WRF）輸出中臺(tái)風(fēng)期陣風(fēng)的預(yù)測(cè)精度,將WRF模式輸出與某觀測(cè)站實(shí)況數(shù)據(jù)相結(jié)合,提出一種臺(tái)風(fēng)期陣風(fēng)精細(xì)化預(yù)報(bào)方法.針對(duì)影響臺(tái)風(fēng)風(fēng)速的因素眾多,而傳統(tǒng)依據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)預(yù)判的風(fēng)速存在較大誤差的現(xiàn)狀,該方法構(gòu)建了臺(tái)風(fēng)期陣風(fēng)預(yù)測(cè)的模糊支持向量回歸模型,同時(shí)為解決模糊支持向量回歸模型中懲罰因子C和核參數(shù)g難于確定的問(wèn)題,將果蠅優(yōu)化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA）引入到模糊支持向量機(jī)（Fuzzy Support Vector Machine,FSVM）的參數(shù)尋優(yōu)中,并根據(jù)風(fēng)速回歸的特點(diǎn),把果蠅優(yōu)化算法引入到三維空間,結(jié)合增強(qiáng)因子γ以提高傳統(tǒng)果蠅優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文構(gòu)建的模型預(yù)測(cè)風(fēng)速與實(shí)際風(fēng)速基本一致,相關(guān)性達(dá)到99%,不僅提高了WRF模式風(fēng)速的適用性,而且風(fēng)速預(yù)測(cè)精度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)FOA-FSVM和FOA-SVM方法,具有更強(qiáng)的泛化能力.

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