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1、南方醫(yī)科大學2012級生物醫(yī)學工程學院摘要耍評價兩種預測方法的準確性，就耍在相同地點、相同時段對預報值和實測值進行比較，本文首先針對這一問題，我們通過對監(jiān)測站位于網格屮的位置分類處理的方法對數據進行壓縮，將2491個網格點的預報值變?yōu)?1個觀測站點的預報值；在問題一屮，我們引入切比雪夫距離，構造對比矩陣，判斷哪種方法誤差小的方法，來評價兩種預報方法準確性的好壞；在M題二中我們通過公眾對預報結果滿意度好壞給予相應的權重再求和（每個時段的滿意度之和）并且應用了模糊數學法評價兩種預報方法的準確性。由問題一和問題二所得出結果
2、可知，兩種預測方法各冇各的優(yōu)點和缺點，我們可以根據實際情況，選擇較佳的預測方法。我們應用MATLAB軟件編程，處理數裾并求解結糶。檢驗結果表明第二種預測方法所得的結果相對準確?！?問題的重述雨量預報對農業(yè)生產和城布工作和生活有重要作用，但準確、及吋地對雨量作出預報是一個十分困難的問題，廣受世界各國關注?，F冇一個地方的氣象臺和氣象研究所正在研究6小時雨量預報方法，每天晚上20點預報，預報從21點開始的4個時段（21點至次H3點，次H3點至9點，9點至15點，15點至21點）的降雨量，預報位置位于東經120度、北緯32度
3、附近的53X47的等跑網格點上。同時，設立了91個觀測站點，這些站點實測了41天各時段的實際雨量（站點的設置是不均勻的），氣象部門還提供Y兩種不同預測方法41天的預報雨量。我們要利用提供的數據，解決下面的問題：（1）請建立數學模型來評價兩種6小時雨量預報方法的準確性；（2）氣象部門將6小時降雨量分為6等：0.1—2.5毫米為小雨，2.6—6毫米為中雨，6.1—12毫米為大雨，12.1—25毫米為暴雨，25.1—60毫米為大暴雨，大于60.1毫米為特大暴雨。若按此分級向公眾預報，如何在評價方法屮考慮公眾的感受？二.符號
4、和名詞的說明i給天數的編號，從預測的第1天到第41天；j給觀察站的編號，從1到91號；k給時段的編號，從1到4時段；S觀察站點；d網格上的點；ds觀察站點與網格點的距離；AMijk——第i天第j站第k時段觀測值與實際值偏差；disijk——第i天第j站第k時段方法一得到的預測值;dis2?——第i天第j站第k吋段方法二得到的預測值;mijk第i天第j站第k吋段實際測量值；Comp比較矩陣；——對比函數；三.問題分析：題目中第一W是建立數學模型來評價兩種6小吋雨量預報方法的準確性。由于給的數據較多不能全部考慮，而又不
5、能主觀的隨機抽取若干點處理，故對監(jiān)測點分布的規(guī)律作分類考慮，用最能代替監(jiān)測點的一個或幾個網格點來代替監(jiān)測點。盡可能的讓監(jiān)測點檢測到的實際值利用率更高，大大的減少了數據量，而乂不失準確性。而后在評價兩種方法的問題屮，我們通過繪制雨量折線圖簡單的表現并評判兩種預測的貼切程度，引用了切比雪夫距離用最人誤差代替整體誤差的方法，建立誤差矩陣，并通過方法一方法二的誤差矩陣，得到一個對比矩陣。我們建立一個評價函數，通過評價函數求和的方式直觀的解決了兩種方法誰更優(yōu)越的問題。在第二問中，士于前一問已得出了方法一較為優(yōu)越，故我們選用方法
6、一。第二問是：氣象部門將6小時降雨量分為6等：0.1—2.5毫米為小雨，2.6—6毫米為屮雨，6.1—12毫米為大雨，12.1—25毫米為暴雨，25.1—60毫米為大暴雨，大于60.1毫米為特大暴雨。若按此分級向公眾預報，如何在評價方法中考慮公眾的感受？由于公眾的感受是主觀心理感受，不好分析。我們將其量化，并分等級，對于每次的預測誤差評估歸類以后，每個等級都有一個滿意度權值，最后求和便得結果。五.模型解決:問題一：雨量預報的方法選取十分重耍，對于不同的時間段，不同的區(qū)域，使用的預測方法也因而和異。在不同的時段，選用更
7、好的預報方法可以減小預報誤差，為生活和生產提供更好的指導。根據W題提供數據，我們得到了47*53個網格點的不同經度和緯度。并且在不同的網格點上，數據給出了預測1和預測2的一天四個吋段（以六小時為間隔）的雨量預報值。同時，還建立了91個實際觀察站，對一天內相同的四個時段雨量采樣、處理并統(tǒng)計。最終給出了6月18H至28H、7月1H至30H在內41天的預測值和實測值?！?11111■嚎->?■,?**???拿??"?<*?<■??4令???*令??r和％?*???V八?養(yǎng):-?*????>?費V?-1I遒111
8、12512
9、41231221211201191181172829303132333435首先，因為預測值遠遠多丁實際測量值，井且由于地理原因和人力限制我們不能將觀察站精確的建立在我們的預測點（47*53的網格格點）上。這樣我們的預測點的值并不能直接的代表我們在這91個觀察點上進行預測的值。在與實測值對比之前，我們需要對這47x53個點上的預測值進行一個處理
