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支持向量机在雷雨天气预报中的应用
被引:9
作者
:
黄奕铭
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
民航中南空中交通管理局气象中心
黄奕铭
机构
:
[1]
民航中南空中交通管理局气象中心
来源
:
广东气象
|
2006年
/ 01期
关键词
:
支持向量机;
雷雨;
天气预报;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
P457.6 [降水预报];
学科分类号
:
摘要
:
支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法。利用1999-2003年7月清远站每天08:00的探空资料,建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型,进行相应的预报实验,实验结果显示对应的SVM分类模型效率高、准确率高,且泛化能力强,预报Ts评分非常理想,都达到80%以上;结果准确率并不会因为训练样本数目的减少而大幅度降低,具有良好的预报能力。对于某个特定的核函数,可通过调整误差惩罚参数C来得到性能最优的SVM。
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页码:22 / 24+28 +28
页数:4
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机构:
成都气象中心
陈永义
;
不详
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