《表5 费歇判别模型预报结果》

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《宁波雷电时空分布特征及潜势预报方法探讨》

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费歇判别方法借助于方差分析的思想，以类间方差与类内方差的比值为最大作为判别方程建立的原则构建线性判别函数[17]，该方法在气象相关领域已有应用研究[18，19]。选择与GA-BP神经网络方法相同的建模和检验个例以及强对流参数构建费歇判别模型，比较两种模型的雷电潜势预报效果。由表4和表5可见，费歇判别模型的预报准确率以及临界成功指数均低于GA-BP模型，而空报率和漏报率则高于GA-BP模型，同时判别模型也表现出一定的预报技巧。从不同时段的预报看，虽然白天时段预报准确率60.95%略低于夜间时段的66.67%，但临界成功指数白天时段明显优于夜间时段。与GA-BP模型相似，费歇判别模型对于夜间时段的强雷电易出现漏报，而白天时段则容易空报强雷电。