机器学习在降水预报中的研究与应用

摘要

为了加强再分析资料的本地释用,提高广西降水预报准确率,采用广西2019—2021年的4—6月降水数据和ERA5再分析数据,通过相关分析与主成分分析法对上百个降水因子进行特征选取,将降维后的因子作为9种机器学习方法的特征向量建立降水预测模型,筛选出最优预报模型为SVR,其评价指标:R2为0.33,方差EVS为0.43,平均绝对误差MAE为3.64。并通过粒子群算法和遗传算法,对SVR模型的参数进行优化,2种改进模型的预报性能均有较大提高,而GA-SVR模型表现更为出色。