[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于梯度增强回归树（GBRT）进行中短期天气预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2 小时前 |AI写论文

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MATLAB
实现基于梯度增强回归树（
GBRT
）进行中短期天气预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
气象业务对中短期（数小时至数天）预测的时效性与精度有着极高要求，既要快速反映近地层要素的迅速变化，又要尽量量化不确定性与系统误差。传统数值天气预报（NWP）在大尺度环流刻画方面优势明显，但在地形复杂、城市热岛、海陆风等中小尺度下垫面影响强烈的场景中，模式分辨率与物理过程参数化常导致系统性偏差与时空细节不足。随着自动气象站、雷达、多普勒风廓线仪、卫星反演产品与再分析资料的持续积累，以及物联网传感器与电力、交通、环境监测等多行业高频数据的融入，数据可获得性与时间分辨率显著提升，为数据驱动的机器学习方法提供了良好土壤。梯度增强回归树（GBRT）通过加法模型串行叠加弱学习器，面向预测残差进行逐步校正，在处理非线性关系、变量间交互与非高斯噪声方面展现出稳健性与高可解释性，且无需苛刻的特征分布与线性可分假前提。基于该思路，结合高频观测、再分析场与模式后处理产品，能够构建覆盖温度、湿度、风速、降水量、 ...