支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用

被引：22

作者：

熊秋芬 ^{[1
]}

顾永刚 ^{[2
]}

王丽 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国气象局培训中心

[2] 武汉中心气象台

来源：

气象 | 2007年 / 05期

关键词：

SVM方法; 天空云量; 预报; 筛选因子; 优化参数;

D O I：

暂无

中图分类号：

P457.1 [云预报];

学科分类号：

摘要：

以2001年5月1日至2004年12月31日逐日武汉市地面、高空观测资料及欧洲中心24小时预报场等资料为基础,构建了不同的训练样本集,基于支持向量机方法进行了大量多因子的随机交叉验证,从而筛选出了包含最佳预报因子的训练样本集和相应的核参数g,建立了武汉市天空云量的预报模型。交叉验证结果表明预报模型是稳定性的、且具有较好的预报能力和推广应用能力。预报试验和实时预报的结果都显示出SVM方法对天空云量有一定的预报能力。

引用

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共 9 条

[1] 支持向量机在短期气候预测中的应用 [J].