【摘 要】
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使用2015—2019年6—9月08:00(北京时)我国119个探空站的大气层结和对流参数作为特征参数,基于XGBoost集成学习方法,建立短时强降水事件预报模型。同时,提出一种面向高影响天
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1507506)
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使用2015—2019年6—9月08:00(北京时)我国119个探空站的大气层结和对流参数作为特征参数,基于XGBoost集成学习方法,建立短时强降水事件预报模型。同时,提出一种面向高影响天气的模型优化思路,通过使用分段权重损失函数,进行模型调优,在空报率不超过一定阈值的情况下,可提升模型预报的命中率和TS评分。设计分段权重损失函数权重敏感性试验和损失函数对比试验,选取7个区域中心探空站对比分析模型优化方法的有效性和泛化性。利用2019年6—9月全国探空数据针对短时强降水预报开展批量独立检验和个例分析,结
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