| 支持向量机(SVM)方法在降水分类预测中的应用 |
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| 引用本文： | 杨淑群,芮景析,冯汉中. 支持向量机(SVM)方法在降水分类预测中的应用[J]. 西南大学学报, 2006, 28(2) |
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| 作者姓名： | 杨淑群 芮景析 冯汉中 |
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| 作者单位： | 杨淑群,芮景析,YANG Shu-qun,RUI Jing-xin(中国气象局,成都高原气象研究所,四川,成都,610072;四川省成都区域气候中心,四川,成都,610072);冯汉中,FENG Han-zhong(中国气象局,成都高原气象研究所,四川,成都,610072) |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目，四川省科研项目 |
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| 摘 要： | 支持向量学习机(SVM)是基于统计学习理论的模式分类器,将SVM方法应用于降水异常的分类预测中尚属首次.主要利用1958-2003年逐月的74个环流特征量、NINO 3,NINO 4海温指数、相关区域海平面气压、500 HPA、100HPA有关指数资料等,分别建立了四川盆地5片区降水距平百分率大于50%(特多)和小于-50%(特少)的2个SVM推理模型,并进行了降水分类预测试验和2005年1-3月实际预测,结果显示出所建SVM推理模型的Ts评分较高,具有一定的预测能力,展示了SVM的优越性和推广前景,可在短期气候预测业务中参考应用.
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| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 推理模型 降水 分类预测 |
APPLICATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) IN RAINFALL CATEGORICAL FORECAST |
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| YANG Shu-qun,RUI Jing-xin,FENG Han-zhong. APPLICATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) IN RAINFALL CATEGORICAL FORECAST[J]. Journal of Southwest Agricultural University, 2006, 28(2) |
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| Authors: | YANG Shu-qun RUI Jing-xin FENG Han-zhong |
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