天空云量预报及支持向量机和神经网络方法比较研究

• 作者: 熊秋芬 胡江林 陈永义
• 来源期刊: 热带气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 人工神经网络 模型 天空云量 预报
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 255-260
• 页数: 6页
• 分类号: P457
• 字数: 5773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4965.2007.03.006

摘要

使用支持向量机和人工神经网络两种方法,分别建立了天空云量的预报模型.利用2001年5月1日～2004年12月31日的武汉市地面、高空观测值及欧洲中心的24小时预报场等资料,通过按不同比例随机抽取样本进行交叉验证的方法,分析了SVM和ANN模型的预报能力和鲁棒性;然后再用全部样本资料建立预报模型,来预报2005年1月1日～5月31日武汉市天空云量.交叉验证和实例预报的结果显示:虽然SVM和ANN模型都表现了较好的预报能力,但SVM的预报能力高于ANN方法,且在计算速度上有ANN无法比拟的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡江林	中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室	26	397	12.0	19.0
2	熊秋芬		25	317	11.0	17.0
6	陈永义		11	644	8.0	11.0