支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用

• 作者: 熊秋芬 王丽 顾永刚
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: SVM方法 天空云量 预报 筛选因子 优化参数
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 20-26
• 页数: 7页
• 分类号: P4
• 字数: 5546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0526.2007.05.003

摘要

以2001年5月1日至2004年12月31日逐日武汉市地面、高空观测资料及欧洲中心24小时预报场等资料为基础,构建了不同的训练样本集,基于支持向量机方法进行了大量多因子的随机交叉验证,从而筛选出了包含最佳预报因子的训练样本集和相应的核参数g,建立了武汉市天空云量的预报模型.交叉验证结果表明预报模型是稳定性的、且具有较好的预报能力和推广应用能力.预报试验和实时预报的结果都显示出SVM方法对天空云量有一定的预报能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊秋芬		25	317	11.0	17.0
2	王丽	武汉中心气象台	4	50	3.0	4.0
3	顾永刚	武汉中心气象台	2	28	1.0	2.0