印度地区季风降雨模式分析与面部表情识别新方法
1. 印度地区季风降雨模式分析
1.1 预测方法选择
在印度季风降雨预测中,多元线性回归(MLR)被选为最终的监督学习技术。其他广义回归方法、神经网络和支持向量机等则留待全面研究使用,对比这些方法与 MLR 的预测结果,有助于未来研究潜在的非线性关系。
对于无监督学习,基于天气和大气特征的聚类被认为比印度气象局(IMD)设想的基于地理邻近性的聚类更合适。因此,选取了 11 类天气和大气参数,将前 12 个月的月平均值作为自变量,得到 132 个预测变量。为与 IMD 的方法保持一致,选择 4 月至次年 3 月作为 12 个月的周期,以便在 4 月使用推导因素进行回归模型预测即将到来的季风降雨。
变量 | 描述 | 单位 | 范围 | 标准差 | 异常值比例 |
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PPT | 月平均降水量 | mm | 0 - 2360 | 20 - 196 | 0.8 - 2.3% |
MinT | 最低温度 | °C | (-24) - 32 | 3.1 - 5.7 | 0. |