如何将指数会的回归到海温

1一种基于海温的气象干旱预报方法，其特征在于，包括：s1运用局部加权回归季节-趋势分解法将海温和标准化降水蒸发指数数据分别分解为三项数据形式，三项数据形式包括季节项、趋势项和余项；s2基于海温的三项分解项，构建每项的前期海温波动模式；s3基于相关系数，获得海温每个分解项的每种波动模式的预报因子；s4结合预报因子和标准化降水蒸发指数，基于极限学习机构建“海温波动模式-极限学习机”预报模型，对预见期1个月和3个月网格尺度的spei进行预报，获取集合预报和确定性预报，评估预报结果。2根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述局部加权回归季节-趋势分解法的表达式为：y

t

＝s

t

+t

t

+r

t

式中，y

t

表示月份t的海温或spei值；s

t

、t

t

和r

t

则分别表示月份t的海温或spei的季节项、趋势项和余项。3根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述s2基于海温的三项分解项，构建每项的前期海温波动模式，具体为：假设海温的季节项，记前期1-3个月海温因子为k1、k2、和k3，定义前期1～3个月波动模式为这三个月的任意加减组合，记为δk，可得前期1～3个月波动模式共有9种，根据不同模式所包含的月份数分为以下三个类型：(1)i型：仅包含前期1个月份的信号，共1种，即δk1＝k1(2)ii型：包含前期2个月份的信号，共4种，即δk2＝k1+k2、δk3＝k

1-k2δk4＝k

1-k3、δk5＝k1+k3、(3)iii型：包含前期所有3个月份的信号，共4种，即δk6＝k1+k2+k3、δk7＝k1+k

2-k3δk8＝k

1-k2+k3、δk9＝k

1-k

2-k3上述9种前期波动模式用于预见期1个月的干旱预报。4根据权利要求3所述的气象干旱预报方法，其特征在于，趋势项和余项按照海温季节项的方法建立各自的前期波动模式。5根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述相关系数具体是指分别计算spei指数与前期海温波动模式对应分解项即季节项、趋势项和余项的相关系数。6根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述s3基于相关系数，获得海温每个分解项的每种波动模式的预报因子，具体为：对于每个分解项的每种波动模式，分别求取预报因子；对于季节项的第一个波动模式，在每个滑动窗口计算某一格网spei与选定格网区域内该模式的相关系数；对于某一特定窗口，若某格网的分解项第一波动模式相关性通过显著检验，则将此网格的分解项波动模式定义为预报因子的起点，并检查相邻格网单元，满足条件的相邻网格被划分到当前预报因子斑块中，重复此搜索过程，直到没有满足相关要求的网格，最终提取该窗口符合条件的所有网格海温作为该网格spei的预报因子；而对于其他

分解项的波动模式，也按照上述步骤建立对应预报因子。7根据权利要求6所述的气象干旱预报方法，其特征在于，使用面积大于5

×

106平方公里的预报因子斑块。8根据权利要求1所述的气象干旱预报方法，其特征在于，所述s4结合预报因子和标准化降水蒸发指数，基于极限学习机构建“海温波动模式-极限学习机”预报模型，对预见期1个月和3个月网格尺度的spei进行预报，获取集合预报和确定性预报，评估预报结果，具体为：运用极限学习机，针对每个分解项的每种波动模式，分别构建预报模型，进行滑动窗口预报预见期1和3月的spei值。9根据权利要求8所述的气象干旱预报方法，其特征在于，应用贝叶斯模型平均方法生成确定性预报。10根据权利要求8所述的气象干旱预报方法，其特征在于，用布莱尔分数及布莱尔技能分数评估集合预报结果，而用相关系数、归一化均方根误差和列联表法评估确定性预报性能。

本人的毕业设计就与这个有关。呵呵。

我把部分英文文档的翻译贴上来吧：

实际上这个东西的汉语发音觉得很怪，大概需要多次地调试语速、语调才能使程序的发音自然，要不然听起来很不舒服。

SAPI 5 介绍

SAPI 5 总揽

SAPI 应用程序接口程序戏剧性的减少了语音识别和语音合成应用中的程序代码，使得语音技术在广泛和蓬勃发展的实际应用中更容易使用。

本章包括以下主题：

API总揽

文本合成语音应用程序接口

语音识别应用程序接口

API总揽：

SAPI使得应用程序和语音引擎之间高度紧密的结合。SAPI可以实时处理各种语音引擎在底层工作中的细节。

SAPI的两种基本类型是文本合成语音（TTS）引擎和语音识别（SR）引擎。TTS可以将文本中的字符或文档合成为语音并“说”出来。而SR则可以把人说话的语音转换为易读的字符或文档。

应用程序可以通过ISpVoice COM接口控制使用TTS。应用程序一旦建立了ISpVoice 对象，它只需调用ISpVoice::Speak来从文本数据生成语音。另外IspVoice接口同样提供了多种方式来改变程序所发出的声音、音调和其他属性，例如ISpVoice::SetRate改变语音速度，ISpVoice::SetVolume改变语音音量，ISpVoice::SetVoice改变当前程序所发出的声音。

更有趣的是SAPI还可以控制通过对插入的文本的结合来实时改变合成语音的声音类型、音调、重音、发音速度和音量。

IspVoice::Speak方法可以同步地（在发音完毕时返回程序）或异步地（在发音时同时返回程序，发音成为后台处理）。当处于异步工作时，可以使用ISpVoice::GetStatus来获得发音状态及文本位置。同样，当处于异步工作时，新的文本发音也可以通过立即终止当前的发音来创建，这个过程是决定于新文本所包含的结束信息由程序自动处理的。

除了IspVoice接口之外，SAPI同样提供更多的高级TTS应用——通过手动控制COM接口。

语音识别应用程序接口：

类似于IspVoice是主要的语音合成程序接口，ISpRecoContext就是主要的语音识别程序接口。同IspVoice一样，他是一个IspEventSource，也就是说当语音程序接收到一个语音识别请求就会触发一个事件的事件源。

一个程序拥有两种不同的语音识别引擎（ISpRecognizer)类型。一个是共享的语音识别引擎，由于它可以与其他语音识别应用程序共享其程序资源，所以在大多数场合中被推荐使用。（在共享的语音识别应用中）需要建立一个采用共享语音识别引擎的识别环境（IspRecoContext），应用程序需要调用COM接口位于CoCreateInstance结构上的CLSID_SpSharedRecoContext。然后SAPI会设立一个音频输入流，并把这个音频输入流定义为默认的SAPI音频输入流。对于大型的服务器应用程序，这个过程需要一个独立的系统来完成，因为性能是这时的关键因素，一个独立进程（InProc）的语音识别引擎是最适合的。如果需要创建采用一个独立进程（非共享）语音识别引擎的语音识别环境，应用程序首先需要调用COM接口位于CoCreateInstance结构上的CLSID_SpInprocRecoInstance。然后，应用程序必须调用ISpRecognizer::SetInput来设立一个音频输入流。最后，应用程序通过调用ISpRecognizer::CreateRecoContext来建立它自己的识别环境。

下一步是为应用程序的识别事件建立消息通知表（IspNotifySource）。同样由于IspRecognizer 也是ISpEventSource，应用程序通过一个从ISpRecoContext 取得的IspNotifySource来判别哪种由IspRecoContext报告的事件源的需要被触发。然后，IspRecognizer需要调用ISpEventSource::SetInterest来创建一个需要被识别的“事件”。其中最重要的事件是SPEI_RECOGNITION，当其被触发，说明已经有一个被IspRecognizer识别的符合当前IspRecoContext要求的识别事件已完成。

最后，一个语音应用程序必须创建、加载并激活一个识别语法（ISpRecoGrammar），识别语会法从本质上决定哪种发音需要识别，而哪种发音不必理会，（具体有类似）听写或者一个command and control（C&C）语法。首先，应用程序需要通过调用语法接口函数ISpRecoContext::CreateGrammar建立一个IspRecoGrammar，然后应用程序需要加载这个语法（通过调用ISpRecoGrammar::LoadDictation），其目的是建立一个听写或者command and control语法环境。最终为了激活这个识别语法需要调用ISpRecoGrammar::SetDictationState（听写语法环境）或 ISpRecoGrammar::SetRuleIdState、ISpRecoGrammar::SetRuleIdState（C&C语法环境）。

当识别结果依据IspNotifySource的需要返回给应用程序，SPEVENT数据结构中的lParam就被定义为一个ISpRecoResult，这样应用程序就能决定哪些符合ISpRecoContext中设立的IspRecoGrammar的语音被识别出来了。

无论是共享的（shared）还是独立进程（InProc）的识别引擎，都可以在IspRecoContexts中多进程同时工作，每一个识别引擎也都可以有自己的触发事件源。一个IspRecoContexts也可以有多个IspRecoGrammars同时工作，互相之间并不影响。

1 。你为什么选择这所大学？现在，你认为你的决定是正确的呢？

2 ，其中受你喜欢/最不喜欢，为什么？ （喜欢数学，对以后有帮助等）

3 。你觉得这是必须拥有大专以上学历？使用speific理由和例子来支持你的发言。

四，你是否满意与你的程序或者重大？这是为什么？ （满意）

五，什么是更重要的：的知识或实用技能？这是为什么？ （知识）

六，你认为你是在这里学习，现在将帮你找到一个满意的工作吗？为什么？ （是）

七，除了研究外，还有什么其他也很重要，让大家学习，在学院？为什么？ （各种运动等 ）

8 。你觉得英语能力是很重要的你的未来？这是为什么？

九，你有很多机会使用英语，现在校园？它们是什么呢？ （用英语开玩笑等 ）

10 。多少分，你平时有机质你每天的功课？

11日，当你去到libery ，什么样的书籍，你经常阅读吗？书籍对你大，杂志或小说，否则，为什么？ （历史方面的书）

12 。你经常这样做expriments ？何种方式，是他们的帮助与你的学生吗？

13 。计算机/互联网为基础的教学和学习（多媒体） ，是风行于collegewhat你受益于他们？

14 。自主学习是inportant高校studentshave你learnd如何学习，将自己吗？解释明确。

15 ，其中以您的老师，他有最大的影响力，你，以及以何种方式？ （高中数学老师，鼓励，耐心等）

16 。你如何处理压力，从你的研究？

17 。你想继续深造与学习或工作，毕业后呢？ qhy ？

18 。凯恩斯什么工作，你是否想这样做，毕业后，又是为什么？ （计算机方面，感兴趣）

19 。你如何理解成功的人生？

20 。你觉得自己是有工作能力的，以及同一批人？你怎么理解团队合作精神吗？

21 。你有什么要说的开支，大专以上学历和什么形式的财政援助和schoolarship可以学生申请？

22 。你如何花你的课余时间？ （看书篮球等）

23 。你知不知道什么对时事的，在世界上呢？它们是什么呢？

24 。哪些是最重要的社会或政治活动，去年在中国吗？

计算SPI指数只需要降水数据就行，但是如果计算SPEI指数，所谓的标准化降水蒸散指数(SPEI)通过标准化潜在蒸散与降水的差值表征一个地区干湿状况偏离常年的程度, 是分析干旱演变趋势的新理想指标, 目前已经广泛应用于干旱评估、水资源管理等领域。

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