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氣象預測與Python實踐 版權信息
- ISBN：9787548757368
- 條形碼：9787548757368 ; 978-7-5487-5736-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
氣象預測與Python實踐 內容簡介
本書從場資料分析、數據同化、統計降尺度、不確定性評估等角度出發，介紹了氣象預測的技術背景、理論基礎與建模步驟，并提供了Python代碼算例以方便讀者理解模型并重現結果。全書共包含6章，組織結構如下：第1章分析了氣象預測的研究進展與關鍵問題；第2章闡述了氣象預測的計算環境配置；第3章介紹了氣象預測場資料分析方法與Python實例；第4章提供了氣象預測數據同化方法與Python實例；第5章分析了氣象預測統計降尺度方法與Python實例；第6章闡述了氣象預測不確定性分析方法與Python實例。
氣象預測與Python實踐 目錄
目 錄
第1章 緒論 / 1
1.1 過程驅動預測方法 / 1
1.2 數據驅動預測方法 / 2
1.3 混合預測方法 / 2
1.3.1 集成預測 / 2
1.3.2 降尺度預測 / 3
1.3.3 概率預測 / 3
第2章 氣象場資料分析 / 4
2.1 引言 / 4
2.2 空間關聯分析 / 4
2.3 時域特征分析 / 7
2.4 預測精度評估 / 9
2.5 氣象場資料分析實例 / 11
2.5.1 空間關聯分析 / 11
2.5.2 時域特征分析 / 14
2.5.3 預測精度評估 / 17
第3章 氣象預測模式集成 / 20
3.1 引言 / 20
3.2 線性集成 / 22
3.2.1 *小二乘法 / 22
3.2.2 單目標啟發式算法 / 22
3.2.3 多目標啟發式算法 / 24
3.3 非線性集成 / 28
3.3.1 多層感知器 / 28
3.3.2 支持向量回歸 / 29
3.3.3 xgboost / 30
3.4 WRF集成實例 / 31
3.4.1 線性集成方法實例 / 31
3.4.2 非線性集成方法實例 / 38
第4章 氣象預測統計降尺度 / 44
4.1 引言 / 44
4.2 遞歸深度學習降尺度 / 46
4.2.1 長短期記憶網絡 / 46
4.2.2 門控循環單元網絡 / 48
4.2.3 卷積長短期記憶網絡 / 50
4.3 Transformer降尺度 / 52
4.3.1 Attention機制 / 52
4.3.2 編碼器 / 53
4.3.3 解碼器 / 53
4.4 WRF統計降尺度實例 / 57
4.4.1 遞歸深度學習降尺度方法實例 / 57
4.4.2 Transformer降尺度方法實例 / 59
第5章 氣象預測不確定性描述 / 61
5.1 引言 / 61
5.2 不確定性預測精度評估方法 / 61
5.2.1 Brier分數 / 62
5.2.2 CRPS / 62
5.3 參數化不確定性描述 / 63
5.4 非參數不確定性描述 / 64
5.4.1 核密度估計 / 64
5.4.2 狄利克雷過程混合模型 / 65
5.4.3 高斯過程回歸 / 67
5.5 WRF不確定性描述實例 / 68
5.5.1 參數化描述方法實例 / 68
5.5.2 KDE描述方法實例 / 71
5.5.3 DPMM描述方法實例 / 78
5.5.4 GPR描述方法實例 / 81
參考文獻 / 83
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