基于支持向量机的雷暴潜势预报初探

• 作者: 周四清 周明薇 张其林 彭双姿 肖稳安
• 来源期刊: 大气科学学报
• 关键词: 雷暴预报 支持向量机 Logistic回归 Bayes判别法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 569-576
• 页数: 8页
• 字数: 8184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160302010

摘要

根据2008-2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1 °)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较.结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21％,虚警率为15.25％,漏报率为13.79％.对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79.因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖稳安	南京信息工程大学大气物理学院	96	1510	20.0	35.0
5	张其林	南京信息工程大学大气物理学院	36	202	9.0	13.0
9	周明薇	南京信息工程大学大气物理学院	3	9	2.0	3.0
18	周四清		1	5	1.0	1.0