基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型

ISSN 1004-4965

CN 44-1326/P

用微信扫描二维码

分享至好友和朋友圈

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型

罗芳琼, 吴建生, 金龙

文章导航 > 热带气象学报 > 2011 > (4): 577-584

罗芳琼, 吴建生, 金龙. 基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型[J]. 热带气象学报, 2011, (4): 577-584.

引用本文:

罗芳琼, 吴建生, 金龙. 基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型[J]. 热带气象学报, 2011, (4): 577-584.

罗芳琼, 吴建生, 金龙. 基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型[J]. 热带气象学报, 2011, (4): 577-584.

引用本文:

罗芳琼, 吴建生, 金龙. 基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型[J]. 热带气象学报, 2011, (4): 577-584.

基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型

1.
柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系,广西柳州 545004
2.
广西壮族自治区气象减灾研究所,广西南宁530022

计量
- 文章访问数: 1914
- HTML全文浏览量: 3
- PDF下载量: 2635
- 被引次数: 0
出版历程

摘要: 准确的降水天气预报是一个十分重要的研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础，首先利用粒子群——投影寻踪对众多气象物理因子降维，其次在低维子空间利用四种线性回归方法提取降水系统的线性特征，四种神经网络模型提取降水系统的非线性特征；最后利用最小二乘支持向量机对其集成，对广西6月的逐日降水量进行试验结果表明，该模型预报稳定性好，预报准确率较高，具有较好的业务应用前景。
- 投影寻踪 /
- 粒子群算法 /
- 线性回归 /
- 神经网络 /
- 最小二乘支持向量机

参考文献(0)

资源附件(0)

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 1914
HTML全文浏览量: 3
PDF下载量: 2635
被引次数: 0

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回