支持向量机方法作温度预报试验

• 作者: 孙文英 张丽芬 杨玲 赵玉金 陈晓燕
• 来源期刊: 中低纬山地气象
• 关键词: SVM预报模型 温度预报 试验效果
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文·技术报告
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: P456.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6598.2006.01.011

摘要

SVM(Support Vector Machines)方法独特新颖,具有坚实的理论支撑;其方法依据关键样本(支持向量)来建立最终的决策函数,与传统的基于确定因子的权重系数来明确表达各个因子的权重组合及预报对象变化的常规统计方法有显著的区别.作为对一种新的数值预报产品的释用方法尝试,利用欧洲中心数值产品及兴义市历年温度资料,利用支持向量机方法作了兴义市24h平均温度预报试验,其结果显示出了该方法有一定的预报能力.