预报方程造句

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对比试验表明，多时刻因子可改善大多数预报方程的质量，有效率达90 . 0 % ；多时刻因子使预报误差明显减小，预报方程的残差平方和平均减少23 . 8 % 。
该方案将雪的m ? p分布谱参数截距n _ ( os )表达为雪的比含水量的函数，建立了n _ ( os )的诊断预报方程。
从本质上说，该方案预报的仅仅是粒子的比含水量。在mm5动力框架内，在其中的reisner2方案基础上采用双变参数方案，增加了云水、雨水、雪和霰的数浓度预报方程。
通过对黑龙江气温与前期环流场和下垫面温度的相关分析，选取候选因子，用逐步回归的原理进一步筛选，建立黑龙江1月、 7月月平均温度距平的预报方程。
本研究采用基于3s技术的水土流失定量遥感方法，以gis软件为平台，以龙川江流域为试验区，依据水土流失方程( a = fkrslcp )和防治强度预报方程( y = cp - cp ' ) ，进行了在以3s技术为支撑的水土流失定量遥感方法的应用探索，实现了在gis平台上3s的集成。
通过整理1970 - 1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料，分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值预报产品的关系，筛选出预报指标和预报因子，使用数值预报产品的解释应用方法，根据天气环流形势的分型，分别组建了6 、 7 、 8月每个月份的未来24小时暴雨天气预报方程。
Mm5中的reisner2方案是一种含霰的复杂混合相显式云物理方案，该方案包含了云水、雨水、冰晶、雪和霰的混合比预报方程，同时对冰晶的数浓度作了预报。
通过将大气中的热量、水汽收支方程与一个简化的两层土壤温度、湿度方程相结合，并依据月尺度大气环流的演变特征，推导出月降水距平与500hp月平均高度距平场、土壤深浅两层温、湿度的关系；利用台站观测资料，使用统计反演方法确定方程中各项的系数和量级，从而找出影响降水的主要土壤温、湿因子；利用统计方法建立这些因子与淮河流域夏季降水异常之间的简单线性预报方程，并对1992 - 2000年淮河流域夏季降水趋势进行回报。
( 3 )运用线性回归预报方程和三种人工神经网络模型对福建汛期旱涝进行预测的实验表明： bp 、径向基( rbf )和elman这三种人工神经网络模型在历史样本拟合精度上、独立样本检验结果和网络模型的实际预测能力上都明显优于传统的线性回归方法。
用预报方程造句挺难的，這是一个万能造句的方法