【摘 要】
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随着社会发展、科技进步和社会对气象预报服务需求的增加,对天气预测的准确度和精细化程度要求越来越高。集成预报是把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合在一起,从而
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随着社会发展、科技进步和社会对气象预报服务需求的增加,对天气预测的准确度和精细化程度要求越来越高。集成预报是把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合在一起,从而得出一个优于单一预报方法的预报结论,是对数值天气预报的可信度做预报,是天气预报向概率预报发展过程中的重要一步,为预报工作提供更加准确的信息。粒子群算法是一种基于群体智能的全局随机搜索算法,通过个体间的协作和竞争,实现复杂空间最优解的搜索。其概念简单、实现容易、精度高、收敛快,具有很强的发现较好解的能力,对非线性、多峰问题均有较强的全局搜索能力,在科学研究与工程实践中得到了广泛的关注。本文针对集成预报的权重分布法,采用具有全局寻优特点的粒子群算法优化其权重系数,以更好的集中各种预报模式的优势。以天津地区天气预报为实例,建立基于粒子群算法的集成天气预报系统,系统包括数据导入模块,集成模型生成模块以及集成结果查询模块,实现了多种预报模式的集成处理。本文首先介绍了系统的开发背景,指出了当前国内外在多模式集成预报方面的发展现状,阐述了本系统开发的意义,分析了开发系统用到的集成预报技术和粒子群算法,并对粒子群算法应用于集成天气预报做了深入分析和研究,然后对气象数据进行了分析和插值处理。接着对系统进行详细的需求分析,介绍了系统开发使用的平台和语言,并且对数据库和系统各模块进行详细的设计。最后,本文对系统进行了测试,指出了目前系统需要改进的方面,分析了集成结果,并与遗传算法应用于集成预报做了比较。
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