基于极限学习机集成的气候变化预测研究

气候变化模型与预测研究综述气候变化是当代全球面临的最严峻挑战之一，对人类生存和发展造成了重大的影响。

为了解决气候变化问题，科学家们探索了许多不同的方法，其中之一是利用气候变化模型进行预测和研究。

本文将综述目前常用的气候变化模型以及它们在预测气候变化方面的应用。

气候变化模型是基于对气候系统运行原理和物理过程的理解，通过数学方程和计算机模拟来模拟和预测气候系统的变化。

这些模型能够模拟大气、海洋、陆地表面和冰层之间的相互作用，揭示气候变化的复杂机理。

目前，主要的气候变化模型包括全球气候模型（GCM）和区域气候模型（RCM）。

全球气候模型主要用于预测全球尺度的气候变化，并对过去和未来的气候进行模拟。

这些模型将地球划分成立方体网格，并在每个网格上应用物理方程和参数来模拟大气、海洋、陆地和冰层的相互作用。

全球气候模型能模拟大尺度的气候现象，如全球平均温度、海洋表面温度和降水分布等。

然而，由于计算资源有限和模拟过程的不确定性，全球气候模型在细节方面可能存在一定的误差。

区域气候模型是在全球气候模型的基础上发展起来的，用于模拟地理区域内的气候变化。

这些模型能够提供更高的空间分辨率和更准确的气候信息，对于局部和区域的气候变化研究具有重要意义。

区域气候模型通常利用全球气候模拟的结果作为边界条件，并结合当地气象数据来进行模拟。

不同的区域气候模型具有不同的空间分辨率和物理参数化方案，因此在模拟结果上可能存在一定的差异。

气候变化模型的应用不仅局限于气候预测，还可以用于估计未来的气候变化趋势和评估不同干扰因素对气候的影响。

通过改变模型的输入参数，科学家们可以模拟不同的气候情景，并研究气候系统对外部驱动力的响应。

这些情景可以包括不同排放路径、不同政策措施以及自然变化因素的影响等。

研究人员还可以利用气候模型来评估不同减缓和适应策略的效果，为决策者提供科学依据。

然而，气候变化模型仍然存在一些挑战和不确定性。

首先，模型的精度和可靠性取决于对气候系统的理解和观测数据的质量。

统计与决策2021年第3期·总第567期管理决策0引言近年来，随着经济社会的发展以及工业化和城镇化进程的加快，空气污染问题日益突显，PM 2.5作为大气污染中的主要污染物之一，对空气质量以及人们的生活造成了很大的影响。

对PM 2.5浓度做出精准的预测，有效地减少和控制大气污染，降低公众健康风险，可以为相关政策制定者提供有意义的参考。

目前PM 2.5等空气污染物浓度的预测，主要可分为三类：确定性模型、经典的统计学模型和机器学习模型。

确定性方法主要包括天气研究预报模式（Weather Researchand Forecasting，WRF ）[1]、多尺度空气质量模型（CommunityMultiscale Air Quality Modeling System,CMAQ）[2]、WRF-CMAQ 气象化学耦合模型[3]等，利用相关的气象数据和污染源数据，模拟污染物复杂的排放、累积、扩散和转移过程，从而对污染物的浓度进行预测和分析。

该方法复杂且和其他模型相比，在预测精度上并没有明显的优势[4]。

统计学模型中自回归移动平均(Autoregressive Moving Inte-grated Average,ARIMA)模型[5]、多元线性回归（MultipleLinear Regression，MLR ）[6]模型等经常被用于PM 2.5浓度的预测。

然而，PM 2.5浓度受到多种可变因素的影响，具有较强的非线性和复杂性，这类模型在处理非线性时间序列数据上，通常不能达到令人满意的效果[7]。

随着数据挖掘技术的兴起，机器学习方法以其优越的预测性能受到了大量的关注，被广泛应用于空气污染物的浓度预测中，主要包括人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)[8—10]、支持向量机[11，12]等。

Park 等（2018）[9]建立了人工神经网络模型，通过室外PM 10浓度、地铁列车的运行数量和通风率的信息，对6个地铁站内的PM 10浓度进行了预测，精度达到了67%~80%。

极限学习机理论与应用研究在深度学习领域中，神经网络一直是一个热门话题。

然而，神经网络不仅复杂而且计算密集，因此新的机器学习算法也不断涌现，希望取代这种方法。

极限学习机是这样一种算法，它有效地解决了传统神经网络所面临的问题。

本文将深入介绍极限学习机的理论和应用研究。

一、极限学习机的概念极限学习机是一种快速的单层前馈神经网络，符合大数据环境下高效率和高精度的要求。

与传统的神经网络不同，极限学习机模型不涉及网络层中权值的调节，因此更容易使用。

这个模型常常简称为ELM。

它的训练方式是在网络学习过程中，只调整输入层和输出层之间的链接权重和偏差。

与其他的神经网络相比，极限学习机有以下优点：1. 快速：传统神经网络通常需要使用反向传播算法训练，这个过程非常耗时。

在性能要求的情况下，ELM的训练速度更快。

2. 简单：ELM的参数只包括输入层和输出层之间的链接权重和偏差。

这使得神经网络的设计和实现更加容易。

3. 鲁棒性：ELM对于权重和偏差的初始值并不敏感，也就是说，它可以在初始权重和偏差值上取得很好的效果。

4. 高精度：在处理大量数据的时候，ELM的精度相当高。

二、极限学习机的原理在ELM中，输入层与神经元之间的连接权重是随机初始化的，然后通过解方程组来确定输出层与神经元之间的连接权重。

这个过程被称为“随机稠密映射（Random Projection）”。

随机稠密映射通常可以被看做是一种优秀的特征提取器。

在ELM的训练过程中，首先要将样本输入层的输入值x通过一个由与节点神经元个数相同的系数矩阵Omega和偏置项b组成的线性变换$H = g(x\Omega+b)$中映射到隐藏层，其中g是一个激活函数。

公式中的随机矩阵Omega是样本输入层和输出层之间的链接权重。

目标是找到输入矩阵X和标签矩阵Y之间的连接权重W，使预测值P与真实值T的误差最小化：$P=H W$$minimize \quad \frac{1}{2} ||Y-P||^2_F$其中||·||_F 是矩阵F范数选择逆矩阵(Inv)方法，将权重$W = H^+ Y$公式中，H⁺是矩阵H的Moore-Penrose伪逆。

极限学习机在预测和优化中的应用极限学习机是一种新型的人工神经网络算法，它能够快速训练出高度精确的预测模型，是目前比较流行的机器学习算法之一。

由于极限学习机在预测和优化领域中的独特性，它广泛地被应用于各种领域，如金融预测、医药研究、图像识别、机器人等。

本文将介绍极限学习机在预测和优化中的应用，并探讨它的优缺点。

一、极限学习机简介极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种基于单层前向神经网络结构的机器学习算法。

它主要有两个步骤：首先随机生成神经元的权值和偏置，然后通过激活函数将输入值映射到神经元的输出值，最后将输出值作为预测结果。

相比于传统人工神经网络模型，ELM具有快速收敛、低存储和计算成本等优势。

二、ELM在预测中的应用1. 金融预测金融预测一直是经济学家和投资者关注的重点。

通过对历史数据的分析，可以预测未来的市场趋势和股价涨跌。

ELM在金融预测领域已经被广泛应用。

例如，通过ELM可以预测股票的收盘价、期货的价格等等。

ELM在金融预测领域的应用，有效地提高了数据的处理效率和预测精度，帮助投资者做出更稳健的投资决策。

2. 医药研究医药研究是一个长期且高风险的过程。

通过对大量的药物试验数据进行分析，可以挖掘出药物的性质和作用。

ELM在药物研究中的应用，可以有效地预测药物的活性和毒性，并优化药物设计过程。

例如，通过ELM可以预测药物对人类细胞的毒性，从而降低药品的副作用。

三、ELM在优化中的应用1. 图像处理图像处理是一个需要大量计算的领域。

通过ELM可以有效地处理和优化图像，减少计算时间和能源消耗。

例如，通过ELM可以快速地识别图像中的物体，从而更好地理解图像内容。

2. 机器人控制机器人控制需要高度精准的指令和反馈，以实时控制机器人的运动。

通过ELM可以实现机器人的自主控制和优化，避免机器人的运动出现偏差和错误。

四、ELM的优缺点ELM相比于传统的神经网络算法具有以下优点：1. ELM可以在一个较短的时间内进行训练，而不需要进行大量的迭代，可以快速地处理海量数据。

第18卷第1期2020年2月南水北调与水利科技（中英文）South-to-North Water Transfers and Water Science TechnologyVol.18 No. 1Feb. 2020DOI ： 10.13476/ki.nsbdqk.2020.0006疏杏胜，王子茹，李福威，等.基于机器学习模型的短期降雨多模式集成预报[J].南水北调与水利科技，2020, 18(1) :42-50. S H U X S«W A N G Z R,LI F W,et a l. Short-term rainfall multi-mode integrated forecasting based on machine learning models [J]. South-to-North Water Transfers and Water Science 8^ Technology,2020,18( 1) ：42-50. (in Chinese)基于机器学习模型的短期降雨多模式集成预报疏杏胜、王子茹、李福威2，彭勇1(1.大连理工大学建设工程学部，辽宁大连116〇24;2.国电电力发展股份有限公司和禹水电开发公司，辽宁桓仁117201)摘要:短期降雨预报对洪水预报和水库调度极为重要，提高短期降雨预报精度有着重要的意义。

以T IG G E资料中 心的E C M W F、C M A及N C E P三个集合预报中心发布的桓仁水库流域预报降雨数据为基础，利用A N N、E L M以及 S V M模型对桓仁水库流域未来1〜3 d降雨进行多模式集成预报，以期提高预报精度，并从绝对平均误差、均方根 误差、相对误差、纳什系数、预报准确率等多个方面分析了集成预报的效果。

试验结果表明，基于S V M和E L M的多模式集成预报模型预报效果均优于单一模式，基于A N N的集成预报模型在输入因子选择合适的情况下，其预报 效果也优于单一模式，三种模型中，S V M模型对降雨预报精度改善最为明显。

人工智能技术气候预测应用简介作者：杨淑贤零丰华应武杉杨松罗京佳来源：《大气科学学报》2022年第05期摘要近年来，随着人工智能技术在多个领域大数据分析中的应用，许多研究工作者尝试将地学研究与人工智能跨学科结合，取得了很多新的进展，推动了地球科学的发展。

其中气候预测与人类生活以及防灾减灾等息息相关，准确的气候预测至关重要。

本文简要总结了人工智能技术在气候预测应用方面的研究进展，包括资料同化、模式参数化、求解偏微分方程、构建统计预测模型、改进数值模式产品释用等领域。

这些研究证明了利用人工智能提高气候预测技巧的可能性和适用性，可以极大地节省计算成本和时间。

然而人工智能应用也存在诸多挑战，例如数据集的构建、模型的适用性和物理可解释性等问题，对这些难点问题的研究和攻克，可以让人工智能在大数据时代中更好地补充传统地球科学方法，产生更多有益的效应，极大地改进气候预测水平。

关键词人工智能;数值产品释用;气候预测近年来，热浪、干旱、洪涝、风暴等极端天气气候事件频发，严重影响着当地经济、工农业发展以及人民的生命财产安全。

例如，世界气象组织（WMO）发布的《2020年气候服务状态报告》指出，2018年全球约有1.08亿人遭受风暴、洪涝、干旱和野火等灾害影响，到2030年这一数量将增加近50％，每年的损失约为200亿美元。

英国公益团体基督教救济会2020年12月28日发布报告称，2020年大西洋出现30个获得命名的飓风，打破了历年纪录，导致至少400人死亡、直接经济损失410亿美元以上。

2019—2020年澳大利亚发生规模空前的山火，烧毁20％的森林，烧死成百上千万只野生动物（Komesaroff and Kerridge，2020）。

由此可见，气候变化带来的影响已不容小觑，并且气候变化具有很强的敏感性，往往海洋温度变化0.5 ℃就能引发强烈的海气相互作用（Trenberth，1997;Trenberth and Stepaniak，2001），导致全球多地的气候发生异常（Rasmusson and Wallace，1983;Glantz et al，1991;McPhaden et al.，2006），影响人类社会的进步和发展。

气候模型中的超大规模并行计算技术研究与应用随着全球气候变化对人类社会和自然环境带来的影响日益显著，气候变化研究变得越来越重要。

为了准确预测未来的气候变化趋势，科学家们依赖于气候模型来模拟和预测地球的气候系统。

然而，在现实中，气候模型需要处理大量的数据和复杂的数值计算，这导致了对超大规模并行计算技术的需求和研究。

气候模型是用来模拟地球的大气、海洋、陆地以及冰帽等自然系统的复杂数学模型。

由于气候系统的复杂性和多尺度特征，气候模型需要处理的数据十分庞大，同时还要进行包括传热、辐射传输、动力学和湍流等复杂的数值计算。

因此，为了提高气候模型的准确性和效率，超大规模并行计算技术被引入到气候模型的研究和应用中。

超大规模并行计算技术是一种同时利用多个计算资源实现并行计算的技术。

在气候模型中，它可以通过将模型分解成多个子任务并在多个计算节点上同时进行计算来大大加速模型的运算速度。

而超大规模并行计算技术背后的核心是高性能计算机和并行算法的结合。

高性能计算机是实现超大规模并行计算的基础。

近年来，计算机技术的快速发展使得高性能计算机拥有了更强大的计算能力和存储能力。

在气候模型的研究中，科学家们通常使用超级计算机或分布式计算集群来进行模拟和预测。

这些计算机通常拥有数以万计的处理器核心和大容量的存储空间，可以处理大规模的数据和复杂的计算任务。

并行算法是实现超大规模并行计算的关键。

在气候模型中，科学家们通过划分模型的空间域和时间域来将复杂的计算任务分解成多个并行的子任务。

这些子任务可以在不同的计算节点上独立计算，并通过通信机制实现数据的交换和传输。

通过使用高效的并行算法，科学家们能够在大规模计算资源上实现高性能并行计算，提高模型的运行速度和准确性。

超大规模并行计算技术在气候模型中的应用已经取得了一些重要成果。

首先，它提供了更准确的气候预测结果。

通过利用更大规模的计算资源和更高效的并行算法，科学家们能够模拟和预测更复杂的地球气候系统，提高气候模型的准确性和可靠性。

基于地统计方法的气候要素空间插值研究一、本文概述气候要素的空间插值研究是气象学、环境科学、地理学等多个领域的重要研究方向，其目的在于通过已有的气候观测数据，推断出未知区域的气候要素信息，为区域气候研究、气象预报、资源管理和环境保护等提供数据支持。

本文旨在探讨基于地统计方法的气候要素空间插值研究，通过对地统计方法的理论框架、技术流程、应用实例等方面的系统梳理和分析，以期为我国的气候要素空间插值研究提供理论参考和实践指导。

具体而言，本文首先将对地统计方法的基本原理进行介绍，包括空间自相关性、变异函数、克里金插值等核心概念。

然后，文章将详细介绍基于地统计方法的气候要素空间插值流程，包括数据预处理、变异函数拟合、插值计算和后处理等环节。

接着，文章将通过具体的案例分析，展示地统计方法在气候要素空间插值中的实际应用效果，并探讨其优缺点和适用范围。

文章还将对未来气候要素空间插值研究的发展趋势进行展望，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

本文旨在全面深入地探讨基于地统计方法的气候要素空间插值研究，旨在为我国的气候变化研究、气象预报和环境保护等领域提供理论支持和实践指导。

二、文献综述在气候学、环境科学和地球科学中，气候要素的空间插值是一项至关重要的任务。

它有助于我们理解和预测不同地理位置的气候特征，为气候变化研究、农业管理、城市规划等多个领域提供重要的决策依据。

近年来，随着地统计方法的快速发展，其在气候要素空间插值中的应用日益广泛，成为该领域研究的热点。

传统的气候要素空间插值方法，如反距离加权（IDW）、克里金（Kriging）等，虽然在一定程度上能够实现空间插值，但由于其忽略了空间数据的复杂性和非线性特征，因此插值结果的准确性和精度常常受到限制。

相比之下，地统计方法能够更好地捕捉空间数据的空间相关性和异质性，因此在气候要素空间插值中具有更大的潜力。

在地统计方法中，空间自相关分析是关键的一步。

通过对气候要素的空间自相关性进行分析，可以揭示不同地理位置之间气候要素的关联程度和空间分布特征。

• 11•短临降水预报表示的是0~6小时内的降水天气预报。

本文对短临降水预报的研究现状进行了综述，系统地对目前短临降水预报方法进行了分类，针对神经网络方法，重点对短临降水预报的模型构建过程进行详细论述。

最后，在总结的基础上对短临降水研究的未来发展趋势进行了分析与展望。

引言：近年来，企业在运营及管理上与气象的关联度越来越高，极端天气对经济的影响也日益突显，短临降水预报的研究对于企业做出正确决策有着重要的意义。

随着人工智能的发展，以及深度学习等技术的更新，短临降水研究有了更多机遇。

对于短临降水预报，传统的方法主要包括统计预报、经验外推方法和数值模式预报。

早期的预报多采用经验外推法。

50年代，随着计算机技术的发展，统计学方法和数值预报产品在短临降水研究领域得到了更多应用。

统计预报不仅对降水因素预报，在对降水的形势预报中也取得了一定成效，但统计天气预报缺乏物理基础，统计关系的稳定性也不高，所以统计预报依然面临诸多挑战。

随着气象数据的增多，卫星勘探技术的发展，基于某种或多种资料的传统预报方法，在预报效果上有了进一步的提升。

近年来，随着大数据和人工智能的发展，海量数据、深度学习、复杂神经网络等逐步应用，为短临降水研究带来了新的机遇。

传统方法在短临预报中的时效性及准确性上都有待提高，深度学习方法在一定程度上弥补了传统方法的不足。

基于深度学习的短临降水预报开始受到学者和企业的更多关注。

本文主要对短临降水的研究与应用状况进行综述。

第一节简要论述研究的目的与意义。

第二节概括了短临降水预报的主要方法。

第三节重点介绍了短临降水预报模型构建的思想与过程。

第四节分析了短临降水预报的应用状况。

最后一节展望短临降水的未来研究趋势。

1.研究目的与意义短临降水预报的研究对象主要是中小尺度系统，和中长期及短期降水预报相比，就需求区域、预报时效等要素而言，短临预报有着更高的要求。

短临降水预报一般是指六个小时内的降水天气预报，预报精度可以达到公里级和分钟级。

极限学习机的分类器集成模型研究邵良杉;马寒;温廷新【摘要】A RF-ELM classifier ensemble model is proposed, which both combines rotation forest algorithm and extreme learning machine algorithm. This model utilizes extreme learning machine to be base classifier and rotation forest algo-rithm to be integration framework. Three experiments are completed on eight data sets. According to the experimental results, the effects of hidden layer neurons number to forecast results and the instability defects of a single ELM prediction model are discussed. The results of contrast experiment for stability and prediction accuracy demonstrate that ensemble learning model for ELM algorithm can improve its performance and RF-ELM has a better stability and precision than ELM algorithm and Bagging-ELM model. RF-ELM model is proved to be an effective classifier ensemble learning model for ELM algorithm.%将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,提出了以ELM算法为基分类器并以旋转森林算法为框架的RF-ELM集成学习模型.在8个数据集上进行了3组预测实验,根据实验结果讨论了ELM算法中隐含层神经元个数对预测结果的影响以及单个ELM模型预测结果不稳定的缺陷;将RF-ELM模型与单ELM模型和基于Bagging算法集成的ELM模型相比较,由稳定性和预测精度的两组对比实验的实验结果表明,对ELM的集成学习可以有效地提高ELM模型的性能,且RF-ELM模型较其他两个模型具有更好的稳定性和更高的准确率,验证了RF-ELM是一种有效的ELM集成学习模型.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)013【总页数】5页(P121-125)【关键词】极限学习机;旋转森林;分类器集成;Bagging算法【作者】邵良杉;马寒;温廷新【作者单位】辽宁工程技术大学系统工程研究所,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学系统工程研究所,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学系统工程研究所,辽宁葫芦岛 125105【正文语种】中文【中图分类】TP311SHAO Liangshan，MA Han，WEN Tingxin.Computer Engineering and Applications，2016，52（13）：121-125.极限学习机［1-2］（Extreme Learning Machine，ELM）是Huang等人提出的一种单隐含层前馈神经网络，该算法结构简单，需要设置的参数仅为隐含层神经元个数，在算法执行过程中参数也无需调整，且模型训练无迭代过程，可通过求解方程组完成训练。