粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验

• 作者: 刘华强 孙预前 顾锦荣
• 来源期刊: 气象与减灾研究
• 关键词: 支持向量机(SVM) 粒子群算法(PSO) 强度预报 热带气旋
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 22-26
• 分类号: P457.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9033.2010.03.004

摘要

支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化.将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s.另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘华强	解放军理工大学气象学院	9	93	5.0	9.0
2	顾锦荣	解放军理工大学气象学院	5	60	3.0	5.0
6	孙预前	解放军理工大学气象学院	1	3	1.0	1.0