支持向量机在太阳辐射预报中的应用

被引：8

作者：

张礼平 ^{[1
]}

陈正洪 ^{[2
]}

成驰 ^{[2
]}

王晓莉 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉区域气候中心

[2] 湖北省气象科技服务中心

[3] 湖北省公众气象服务中心

来源：

暴雨灾害 | 2010年 / 29卷 / 04期

关键词：

支持向量机; 回归分析; 太阳辐射;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; P422.1 [太阳辐射];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0706 ; 070601 ;

摘要：

利用EOF能分解数据场和SVM回归分析可建立因子与预报量非线性关系的优势,设计预报方案:(1)将多因子和多预报量分别方差标准化,EOF场展开,提取主分量;(2)用SVM回归分析实现多因子主分量对多预报量主分量非线性预测;(3)由预报的多预报量主分量与对应空间函数反演原预报量。选用武汉预报日同一天气类型的上一日逐时(05—18时)总辐射、日最高温度、温度日较差、日天气类型观测值以及预报日的日最高温度、温度日较差、日天气类型预报值为因子,对预报日逐时辐射量进行预报。独立预报试验表明,预报与实况接近。

引用

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