【摘 要】
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风速预测是风力预报中的核心与基础,采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题.为了提高风速预测精度,提
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,镇海区气象局
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471212),浙江省自然科学基金(LY16F010001),宁波市自然科学基金(2016A610091,2017A610297).
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风速预测是风力预报中的核心与基础,采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题.为了提高风速预测精度,提出了一种基于深度学习和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)相结合的风速预测模型.该模型以WRF模式预报输出的多种气象变量为基础,结合气象自动观测站传感器的实测风速,引入堆栈降噪自动编码(Stacked De-noising Auto-Encoder,SDAE)深度网络来学
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