Page 190 - 《高原气象》2025年第6期
P. 190
高 原 气 象 44 卷
1598
佟华, 姚明明, 王雨, 等, 2006. T213L31 全球中期数值天气预报系 0526. 2019. 06. 009.
统 2m 温度预报误差源分析[J]. 气象, 32(2): 52-57. Tong H, 薛志磊, 张书余, 2012. 气温预报方法研究及其应用进展综述[J].
Yao M M, Wang Y, et al, 2006. Analysis of error sources of 2m 干旱气象, 30(3): 451-458. Xue Z L, Zhang S Y, 2012. Ad‐
temperature prediction in global medium-range NWF system vance in research and application about temperature forecast
T213L31, NMC[J]. Meteorological Monthly, 32(2): 52-57. method[J]. Journal of Arid Meteorological, 30(3): 451-458.
王丹, 高红燕, 张宏芳, 等, 2015. 一种逐时气温预报方法[J]. 干旱 叶志宇, 冯爱民, 高航, 2019. 基于深度 LightGBM 集成学习模型的
气象, 33(1): 89-97. DOI: 10. 11755/j. issn. 1006-7639(2015) 谷歌商店顾客购买力预测[J]. 计算机应用, 39(12): 3434-
-01-0089. Wang D, Gao H Y, Zhang H F, et al, 2015. A fore‐ 3439. DOI: 10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2019071305. Ye Z Y,
cast method about hourly air temperature[J]. Journal of Arid Me‐ Feng A M, Gao H, 2019. Customer purchasing power prediction
teorological, 33(1): 89-97. DOI: 10. 11755/j. issn. 1006-7639 of Google store based on deep LightGBM ensemble learning mod‐
(2015)-01-0089. el[J]. Journal of Computer Applications, 39(12): 3434-3439.
王志宇, 2019. 基于 LightGBM 框架的上海市大气能见度预报订正 DOI: 10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2019071305.
研究[D]. 上海: 华东师范大学 . Wang Z Y, 2019. The correc‐ 余东昌, 赵文芳, 聂凯, 等, 2021. 基于 LightGBM 算法的能见度预
tion of atmospheric visibility prediction in Shanghai based on 测模型[J]. 计算机应用, 41(4): 1035-1041. DOI: 10. 11772/j.
LightGBM framework[D]. Shanghai: East China Normal Univer‐ issn. 1001-9081. 2020081589. Yu D C, Zhao W F, Nie K, et al,
sity. 2021. Visibility forecast model based on LightGBM algorithm
吴启树, 韩美, 郭弘, 等, 2016. MOS 温度预报中最优训练期方案 [J]. Journal of Computer Applications, 41(4): 1035-1041.
[J]. 应用气象学报, 27(4): 426-434. DOI: 10. 11898/1001- DOI: 10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2020081589.
7313. 20160405. Wu Q S, Han M, Guo H, et al, 2016. The opti‐ 袁萌, 王彦凇, 2014. 室内空气温湿度对人体热舒适性影响的实验
mal training period scheme of MOS temperature forecast[J]. Jour‐ 研究[J]. 建筑节能, 42(8): 17-20. DOI: 10. 3969/j. issn. 1673-
nal of Applied Meteorological Science, 27(4): 426-434. DOI: 7237. 2014. 08. 004. Yuan M, Wang Y S, 2014. Experimental re‐
10. 11898/1001-7313. 20160405. search on impact of indoor air temperature and humidity on hu‐
吴绍武, 续育茹, 2019. 基于 LightGBM 的血压检测方法研究[J]. man thermal comfort[J]. Journal of Building Energy Efficiency,
生物医学工程研究, 38(3): 312-315. DOI: 10. 19529/j. cnki. 42(8): 17-20. DOI: 10. 3969/j. issn. 1673-7237. 2014. 08. 004.
1672-6278. 2019. 03. 10. Wu S W, Xu Y R, 2019. Research on 张国庆, 昌宁, 2019. 基于 LightGBM 的银行信用卡违约研究[J].
blood pressure detection method based on LightGBM[J]. Bio‐ 科技资讯, 17(12): 8-9. Zhang G Q, Chang N, 2019. Research
medical Engineering Research, 38(3): 312-315. DOI: 10. on bank credit card default based on LightGBM[J]. Science and
19529/j. cnki. 1672-6278. 2019. 03. 10. Technology Information, 17(12): 8-9.
熊苏生, 2018. 基于改进 LightGBM 的交通模式识别算法[J]. 计算 周文, 王瑜, 李长胜, 等, 2019. LightGBM 算法在阿尔茨海默症结
机 与 现 代 化 , 278(10): 68-73+126. DOI: 10. 3969/j. 构磁共振成像分类中的应用[J]. 中国医学物理学杂志, 36
issn. 1006-2475. 2018. 10. 014. Xiong S S, 2018. Traffic pattern (4): 408-413. DOI: 10. 3969/j. issn. 1005-202X. 2019. 04. 008.
recognition algorithm based on improved LightGBM[J]. Comput‐ Zhou W, Wang Y, Li C S, et al, 2019. Application of LightG‐
er and Modernization, 278(10): 68-73+126. DOI: 10. 3969/j. BM algorithm in structural magnetic resonance imaging classifica‐
issn. 1006-2475. 2018. 10. 014. tion of alzheimer's disease[J]. Chinese Journal of Medical Phys‐
薛谌彬, 陈娴, 张瑛, 等, 2019. ECMWF 高分辨率模式 2m 温度预 ics, 36(4): 408-413. DOI: 10. 3969/j. issn. 1005-202X. 2019.
报误差订正方法研究[J]. 气象, 45(6): 831-842. DOI: 10. 04. 008.
7519/j. issn, 1000-0526. 2019. 06. 009. Xue C B, Chen X, 朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文, 等, 2007. 天气学原理和方法[M]. 北
Zhang Y, et al, 2019. Bias correction method for the 2 m temper‐ 京: 气象出版社 . Zhu Q G, Lin J R, Shou S W, et al, 2007.
ature forecast of ECMWF high resolution model[J]. Meteorologi‐ Principles and methods of meteorology[M]. Beijing: Meteorolog‐
cal Monthly, 45(6): 831-842. DOI: 10. 7519/j. issn, 1000- ical Press.

