一种基于REGOCF自定义高度的气象要素预报方法

本发明提供了一种基于REGOCF自定义高度的气象要素预报方法，通过收集训练数据和模拟数据，再根据操作区域内关注地点对训练数据和模拟数据进行处理，最后构建初级学习和次级学习两个层次的REGOCF模型，初级学习层次采用多个基学习模型，多个基学习模型均使用相同的特征集进行训练，将初级学习层次获得的所有预测结果汇总成一个新的特征矩阵，利用OCF方法对这一新特征矩阵进行训练，以得出最终的预测结果，实现了高效、精确的气象要素预测效果。