主成分分析与支持向量机相结合的区域降水预测应用

被引：5

作者：

农吉夫 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 广西民族大学数学与计算机科学学院

[2] 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室

来源：

数学的实践与认识 | 2011年 / 41卷 / 22期

关键词：

主成分分析; 支持向量机; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; O242.1 [数学模拟]; P457.6 [降水预报];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 070102 ; 0706 ; 070601 ;

摘要：

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,建立广西日降水预报模型.实例计算结果表明,支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.

引用

页码：91 / 96

页数：6

共 9 条

[1] T213数值预报产品在本地降水预报中的释用 [J].