偏最小二乘回归在气温预测中的研究与应用

汪春辉; 罗飞; 舒红平

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偏最小二乘回归在气温预测中的研究与应用

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气温的预测要考虑多重气象因子,然而各气象因子间的多重相关性导致普通的多元回归模型失真,预测精度降低。为了解决以上问题,本研究采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,简称PLS)建模,根据实际建模需要对算法进行改进。为了验证该模型,本研究以成都市10月份气温场为预报场,并结合成都市13个自动站气温数据,提取预报所需主要因子,进行PLS回归建模。实验表明该模型有较好的预测能力。

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来源
《科技与创新》 |2012年第5期|142-144|共3页
作者
汪春辉; 罗飞; 舒红平;
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作者单位

成都信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
偏最小二乘回归; 算法改进; 正交投影; 数据挖掘; 气温场;

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