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摘要:
提出一种基于支持向量机回归方法建立的以当地气象数据为输入参数、数值积分法计算的Tm为输出参数进行训练得到的大气加权平均温度模型.选取广西地区4个探空站提供的2013-2014年的气象数据和Tm数据为训练样本,2015年的两类数据为测试样本,取得最优的模型参数,并以此建立最优的Tm模型,然后计算2015年的Tm,将其结果与采用线性回归法建立的广西地区的单因素、多因素Tm模型的计算结果进行对比分析.结果 表明,在选取最优模型参数的条件下,SVR建立的Tm模型比本地化的单因素和多因素Tm模型的精度更高,验证了支持向量机回归在Tm建模方面的可行性.
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文献信息
篇名 基于支持向量机回归的大气加权平均温度
来源期刊 桂林理工大学学报 学科 地球科学
关键词 支持向量机回归(SVR) 大气加权平均温度(Tm)模型 线性回归 精度分析
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 土木工程与测绘科学
研究方向 页码范围 656-660
页数 5页 分类号 P228.41
字数 3597字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-9057.2019.03.016
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研究主题发展历程
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支持向量机回归(SVR)
大气加权平均温度(Tm)模型
线性回归
精度分析
研究起点
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桂林理工大学学报
季刊
1674-9057
45-1375/N
16开
广西桂林市建干路12号
48-7
1981
chi
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