基于动态分类与对数正态分布的风速多模式集成概率预报方法

本发明公开一种基于动态分类与对数正态分布的风速多模式集成概率预报方法，包括：将预报区域划分为多个子区域；动态确定各子区域的最优集合分位数，通过对比该最优集合分位数对应的预报值与观测风速的第95百分位数的关系，将每个子区域风速训练样本均划分为低风速训练样本集和高风速训练样本集；基于贝叶斯统计框架采用对数正态分布作为概率密度函数，分别对各子区域的低风速训练样本集和高风速训练样本集进行建模，构建出差异化的风速概率预报模型；对每个子区域动态选择对应分类的风速概率预报模型进行风速预测。本发明解决了传统单一模型对区域差异适应性不足的问题；同时实现风速的客观分类，建立差异化参数体系，提高风速概率预报技巧。