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氣象預測與Python實踐/人工智慧實踐編程技術叢書

  • 作者：編者:段鑄//李燕飛//劉輝|責編:劉穎維|總主編:劉輝
  • 出版社：中南大學
  • ISBN：9787548757368
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：88
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於當前主流的過程驅動氣象預測模式輸出結果，闡述面向Python的氣象預測數據分析及后處理方法。本書共5章：
    第1章闡述了氣象預測過程驅動方法與數據驅動方法的特點。介紹了集成預測、降尺度預測、概率預測等混合方法的研究進展。
    第2章開展了氣象監測數據、預測數據及重分析數據的特性分析研究，介紹了氣象數據空間關聯分析、時域特徵分析與預測精度評估方法。
    第3章開展了氣象預測模式集成研究，介紹了最小二乘法、單目標優化與多目標優化等線性集成演算法，以及多層感知器、支持向量回歸、xgboost等非線性集成演算法，並提供了各種演算法的預測精度分析。
    第4章開展了氣象預測統計降尺度研究，介紹了長短期記憶網路、門控循環單元網路、卷積長短期記憶網路與Transformer演算法的基本原理及在氣象預測降尺度中的應用，並提供了各種演算法的預測精度分析。
    第5章開展了氣象預測不確定性描述研究，闡述了基於Gaussian分佈、Weibull分佈、Gamma分佈與BmT分佈的參數化不確定性描述方法，介紹了核密度估計、狄利克雷過程混合模型、高斯過程回歸等非參數不確定性描述演算法，並提供了各種演算法的預測精度分析。
    書中附有Python函數介紹及編程實例，可為氣象預測相關研究人員、工程師與學生提供參考。
作者介紹
編者:段鑄//李燕飛//劉輝|責編:劉穎維|總主編:劉輝
目錄
第1章  緒論
  1.1  過程驅動預測方法
  1.2  數據驅動預測方法
  1.3  混合預測方法
    1.3.1  集成預測
    1.3.2  降尺度預測
    1.3.3  概率預測
第2章  氣象場資料分析
  2.1  引言
  2.2  空間關聯分析
  2.3  時域特徵分析
  2.4  預測精度評估
  2.5  氣象場資料分析實例
    2.5.1  空間關聯分析
    2.5.2  時域特徵分析
    2.5.3  預測精度評估
第3章  氣象預測模式集成
  3.1  引言
  3.2  線性集成
    3.2.1  最小二乘法
    3.2.2  單目標啟髮式演算法
    3.2.3  多目標啟髮式演算法
  3.3  非線性集成
    3.3.1  多層感知器
    3.3.2  支持向量回歸
    3.3.3  xgboost
  3.4  WRF集成實例
    3.4.1  線性集成方法實例
    3.4.2  非線性集成方法實例
第4章  氣象預測統計降尺度
  4.1  引言
  4.2  遞歸深度學習降尺度
    4.2.1  長短期記憶網路
    4.2.2  門控循環單元網路
    4.2.3  卷積長短期記憶網路
  4.3  Transfornler降尺度
    4.3.1  Attention機制
    4.3.2  編碼器
    4.3.3  解碼器
  4.4  WRF統計降尺度實例
    4.4.1  遞歸深度學習降尺度方法實例
    4.4.2  Transformer降尺度方法實例
第5章  氣象預測不確定性描述
  5.1  引言
  5.2  不確定性預測精度評估方法
    5.2.1  Brier分數
    5.2.2  CRPS
  5.3  參數化不確定性描述
  5.4  非參數不確定性描述
    5.4.1  核密度估計

    5.4.2  狄利克雷過程混合模型
    5.4.3  高斯過程回歸
  5.5  WRF不確定性描述實例
    5.5.1  參數化描述方法實例
    5.5.2  KDE描述方法實例
    5.5.3  DPMM描述方法實例
    5.5.4  GPR描述方法實例
參考文獻

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