
【化】 adaptive prediction
adapt; fit; suit; acclimatize oneself to; accommodate; be seasoned with
orientation
【医】 a.; Acc.; accommodation; adaptation; modulation
forecast; forerun; herald; predict; prediction
【计】 forecasting
"适应预报"在汉英对照的学术语境中可定义为:基于动态环境变化调整预测模型的行为(adaptive forecasting),其核心在于通过实时数据反馈优化预测精度。该术语常见于气象学、生态建模和灾害预警领域,体现系统对外部变量变化的响应能力。
从应用层面分析,中国气象局2023年发布的《智能网格预报技术规范》指出,现代适应预报系统需整合卫星遥感、地面观测和数值模拟三大数据源。这种多源异构数据的融合机制,有效提升了区域性极端天气事件(如台风路径突变)的预测可靠性。
在技术实现维度,清华大学环境学院研究显示,机器学习算法在适应预报中的参数自修正功能,可使降水预测误差率降低12-15个百分点。其数学表达可简化为:
$$ Delta P = alpha cdot sum_{i=1}^{n} frac{partial f}{partial x_i} delta x_i $$
其中α为适应系数,表征系统对输入变量δx的调节强度。这种动态微分机制构成了适应预报的理论基础。
“适应预报”是一个专业术语,其核心含义与动态调整的预测机制相关,以下是详细解释:
“适应预报”指在预测过程中,根据实时数据或环境变化不断调整模型参数的预测方法,以提高准确性。其英文对应为adaptive prediction,常见于化工、气象等领域。
普通预测多基于固定模型或历史数据,而适应预报强调“动态反馈机制”,更适合复杂多变的场景。例如,在突发天气事件中,传统模型可能失效,但适应预报可通过实时数据快速调整预测结果。
如需进一步了解该术语的具体应用案例,可参考化工领域的专业文献或气象预测技术文档。
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