基于SVM分类的淮河流域夏季降水预测模型

• 作者: 余品忠 刘勇 叶金印 吴有训
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量分类机(SVM) 淮河流域 夏季降水 短期气候预测
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 157-162
• 分类号: P457.6
• 字数: 3211字
• 语种: 中文

摘要

采用1959--2009年逐月74项大气环流特征量序列、500hPa月平均高度场和月平均海温场，计算与预报对象淮河流域夏季降水量相关系数，选取预测因子；用主分量分析方法组合预测因子。用支持向量分类机方法分别建立山东淮河流域、河南淮河流域、江苏淮河流域、安徽淮河流域共4个区域夏季降水短期气候预测模型。对2007--2009年夏季降水量SVM分类预测，4个区域的训练集回预测正确率为85％～99％，平均训练集回预测正确率91％；预测结果误差最大不超过1级，绝对值平均为0．4级。结果表明，该模型具有较强的预测能力和推广前景，可在气候预测业务中使用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴有训		33	143	7.0	9.0
2	叶金印		33	331	10.0	17.0
3	刘勇		6	126	5.0	6.0
4	余品忠		1	5	1.0	1.0