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基于逻辑回归方法的日出气象预报模式研究——以霞浦县花竹村为例
文献摘要：
为进一步做好霞浦花竹日出气象预报服务,利用机器学习的逻辑回归(LR)算法对2021年5月1日至12月31日自动站逐时多要素数据进行模拟试验.通过随机种子拆分方式,对两个要素组进行试验,比对准确率、错误率、召回率和特异度的数值,选取05—06时平均气温、相对湿度、降水量、极大风速、能见度、海平面气压、露点温度、水汽压、云量以及24小时最高气温、24小时最低气温,模拟效果较好.选取随机种子值在0～200区间准确率和特异度可达80％以上,模拟效果较好.随机数种子值在100左右召回率最优,并依据最优解建立对应逻辑回归算法日出模型,为提升日出服务工作能力做好数据支撑.
文献关键词：
机器学习;逻辑回归;日出预报
中图分类号：
作者姓名：
陈文佳;余至成;王婧
作者机构：
福建省霞浦县气象局,福建 宁德 355100;福建省大气探测技术保障中心,福建 福州 350008;福建省气象信息中心,福建 福州 350001
文献出处：
引用格式：
[1]陈文佳;余至成;王婧-.基于逻辑回归方法的日出气象预报模式研究——以霞浦县花竹村为例)[J].海峡科学,2022(08):43-47
A类：
日出预报
B类：
出气,气象预报,预报模式,霞浦县,预报服务,LR,自动站,多要素,要素数据,模拟试验,随机种子,拆分方式,对准,错误率,召回率,平均气温,相对湿度,降水量,极大风速,能见度,海平面气压,露点温度,水汽压,云量,最高气温,最低气温,数种,最优解,逻辑回归算法,出模,服务工作,工作能力
AB值：
0.398713
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