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摘要
为了提高2 min平均的10 m风预报精度，开展了多种建模和检验方法比较。根据欧洲数值中心集合预报系统产品及北京海陀山的5个测站资料，使用一元回归、岭回归、神经网络、粒子群-神经网络等方法建模，进行2021年2月逐日的未来3天6 h间隔预报误差订正，并从多个角度分析预报精度差异。结果为：（1）系统误差、预报准确率检验表明，建模订正后的预报误差均明显减小。（2）频率关系图揭示，回归法在弱风区（大概率事件）有较好的订正能力，神经网络法在不同风速区都有正向的订正效果。（3）大风过程预报的对比显示，建模方法能有效订正风向的预报。
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