支持向量机回归方法在实时业务预报中的应用

被引：34

作者：

冯汉中

陈永义

机构：

[1] 成都气象中心

[2] 中国气象局培训中心

来源：

气象 | 2005年 / 01期

关键词：

支持向量机; 回归; 温度; 预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

P456.7 [数值预报方法];

学科分类号：

摘要：

简要介绍了支持向量机 (SupportVectorMachine ,简称SVM)回归方法的基本原理 ,并介绍了基于SVM回归方法 ,利用 1 990～ 2 0 0 0年 1～ 1 2月ECMWF北半球的50 0hPa高度、850hPa温度、地面气压的 0小时分析场资料构造预报因子 ,建立德阳市 5个代表站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的SVM回归预报模型及其在业务化运用中的效果。

引用

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