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张博

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：南京信息工程大学数学与统计学院更多>>
发文基金：教育部人文社会科学研究基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：理学天文地球更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球
  • 1篇理学

主题

  • 1篇日最高气温
  • 1篇气温
  • 1篇最高气温
  • 1篇极端气温
  • 1篇降雨
  • 1篇函数型数据
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯过程

机构

  • 1篇南京信息工程...

作者

  • 1篇朱连华
  • 1篇曹春正
  • 1篇朱晓欣
  • 1篇张博

传媒

  • 1篇数学的实践与...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于高斯过程函数型回归模型的日最高气温研究被引量：2
2016年
极端天气是目前社会热点问题.利用高斯过程函数型回归对北京,上海等10个城市近年来夏季日最高气温进行整体建模.选取城市地理位置信息作为均值函数解释变量,时间和降雨信息作为高斯过程协方差结构解释变量,充分利用模型能够同时捕捉均值和协方差结构的优势,解决多地区日最高气温的整体建模和同步预测问题.研究表明,高斯过程函数型回归模型在随机预测,外延预测,k步预测,以及对于训练数据集以外城市的预测均有较好的效果,且优于一般的函数型数据模型.
张博曹春正朱晓欣朱连华
关键词：降雨函数型数据高斯过程
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