基于加权KNN算法的降水相似预报方法研究与实现

摘要

随之经济社会的飞速发展,降水对城市交通控制、下水道系统操作和人们活动等影响越来越大,特别是短期强降水。短期精确降水预报一直是天气预报的难点,是防灾减灾的重点,因此,如何提高预报准确率也是一直被关注的热点。通过对大量历史气象资料进行统计分析,设计预报模型,是提高天气预报准确率的可行方法。论文应用相似预报的方法原理,对地区NCEP再分析资料和南京地区的降雨量历史资料进行统计分析,建立了一个相似预报方程来计算查找待分类样本的k个邻居样本,并应用加权KNN算法实现对样本的分类,建立了一个基于加权KNN分类算法的短期24小时降水预报模型,对模型进行了研究,给出了算法实现并进行了大量的实验,实验结果表明,论文设计的算法具有较好的预报效果。
　　论文的主要工作成果和结论如下:
　　(1)对降水的形成条件、降水分类、降水的影响因子等进行研究分析,应用相似预报的方法原理对历史资料进行统计分析,通过实验结果对比,逐步引入因子场,筛选出最优因子场及其范围,建立一个相似预报方程来计算查找待分类样本的邻居样本。
　　(2)对KNN算法的基本原理进行了较为深入的研究,通过对现有KNN算法的优缺点的分析,根据降水预报的需求和特点,设计了一种新的 EI加权 KNN算法,建立降水预报模型。在模型的训练和测试中,其预报拟合率要明显优于其它的KNN算法,预报Ts评分也同样高于其它的算法。实验结果表明,该模型不但能较为准确的预报出晴雨天气,对降雨量的等级预报也有一定的预报能力,且能够查找出历史的相似日天气形势,为预报员对未来天气的变化趋势判断提供参考。

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图表清单

缩略词

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状分析

1.3 主要研究内容及章节安排

第二章 降水影响因子的统计分析方法

2.1引言

2.2降水的形成条件和影响因素

2.3降水主要类型

2.4降水预报因子

2.5本章小结

第三章KNN算法及其改进

3.1 KNN算法

3.2 KNN算法的不足

3.3 面向气象数据处理的KNN算法的分析与改进

3.4本章小结

第四章 基于EI加权KNN算法的降水相似预报方法

4.1资料

4.2相似预报方法

4.3本章小结

第五章 算法实现及实验结果分析

5.1确定因子场个数及其范围并建立相似预报方程

5.2 基于EI加权KNN算法实验

5.3 预报效果分析

5.4本章总结

第六章 总结和展望

6.1论文工作总结

6.2展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文