一种基于统计-动力学与机器学习融合模型的热带气旋风半径预测系统

本发明涉及一种基于统计‑动力学与机器学习融合模型的热带气旋风半径预测系统，设有统计‑动力模型与机器学习模型，通过统计‑动力模型输入历史气旋数据和气候统计数据，结合历史气旋发展趋势，得到对目标气旋半径的预测，再通过机器学习模型输入气象数据与统计‑动力模型输出的数据，由训练后的机器学习模型输出预测的气旋半径，识别和捕捉气象数据中复杂的非线性关系，预测风圈半径时具有更高的精度；最后基于集成学习方法，将机器学习模型与统计‑动力模型的输出结果结合，形成综合预测结果，能够减少模型假设对预测结果的限制，进一步优化风圈半径的估计精度。