【摘 要】
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针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和
【机 构】
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国防科技大学气象海洋学院海洋科学与技术系,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室,连云港市气象局,中国人民解放军61741部队
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306028),国家自然科学基金资助项目(41575070)
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针对现有风暴轴指数分析大多采用相关分析等较为简单方法,难以对风暴轴指数变化有效诊断分析的问题,引入偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS)的线性方法和核偏最小二乘回归方法(Kernel Partial Least Square Regression,KPLS),对冬季北太平洋风暴轴指数变化进行了特征诊断研究,并与传统的线性无偏最小二乘回归结果进行了试验比对。结果表明:偏最小二乘回归方法的诊断结果能够更好地反映风暴轴内部变化规律,并有效降低诊断误差。对于PNY
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