基于支持向量机回归分析的降水量预测研究

在已有的降水量资料基础上,利用支持向量机回归分析方法建立了降水量预测模型。由于在利用降水量资料进行预测时特征值的选取没有统一标准,且目前鲜有文章涉及相关内容,因此提出了5种不同的特征值选取方法,并建立了相应的模型。通过评价对比,发现选取某月前10年同月的降水量作为特征值的预测模型输出结果精度最高,与实际情况更为接近,能很好地反映降水量的变化趋势。进而对该站未来5年的降水量进行预报。研究表明,在特征值选取合适的情况下,采用支持向量机回归分析对降水量进行预测,结果可靠、方法可行;预报结果和现有资料显示,该站所处地区近15年(2001-2015年)的降水量较早年偏少,处于降水量变化周期的枯水期。