Python在短临气象预报检验中的应用
基于机器学习方法的短临多气象要素预报系统(Weather Elements Nowcasting based on machine learning,简称WEN)具有高发布频次、高时间分辨率、基于候和时辰的复杂预报模型等特点.应用多维标签数组、机器学习工具、并行计算框架等Python库,以快速计算为目标,建立以预报模型覆盖时间范围为统计检验时间边界的检验子系统,客观给出预报性能,为模型调优效果评估、产品业务化运行提供依据.
并行计算;检验评估;标签化多维数组;Python
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P409(一般理论与方法)
国家重点研发计划课题"气象预警精准快速发布业务化中试/示范平台技术研发"2018YFC1507805
2021-11-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
738-745