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相似文献
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1.
简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法——支持向量机(SVM)方法;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductive inference),大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾”。  相似文献   

2.
支持向量机在短期气候预测中的应用   总被引:9,自引:1,他引:9  
支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法。可以解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。气候变化诸多因子的复杂性和非线性决定了预报因子与预报对象问的非线性关系,SVM为解决短期气候预测提供了一种可行的有效途径。利用Nino区海温、南方涛动指数、副高面积指数、亚洲区极涡面积指数等15个预报因子,建立了阳泉夏季降水正、负距平的SVM非线性分类模型,同时也建立了阳泉夏季降水的SVM回归模型,并进行了相应的预报试验,结果显示,对应的SVM分类模型和回归模型均具有良好的预报能力。  相似文献   

3.
南京地区霾预报方法试验研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效.利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型.预报试验结果...  相似文献   

4.
支持向量机(SVM)方法在气象预报中的个例试验   总被引:4,自引:0,他引:4  
SVM(Support Vector Machine)方法的基本思想是:通过非线性映射把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间(Hilbert空间),在特征空间中寻求最优划分或回归线性超平面,从而解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。利用1998~2000年9~11月T106—36小时预报的各种输出产品构造因子,以单站有无降水为预报对象,采用MOS法方式构造样本,通过训练建立了单站的晴雨SVM分类预报模型,利用1990~2000年4~9月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料,确定关键区域,构造预报因子,以PP法方式构造样本,通过训练建立了四川盆地内单站气温的SVM回归预报模型,并进行了模拟试验,结果表明,无论是单站晴雨的SVM分类预报模型还是单站平均气温的SVM回归预报模型都显示出了艮好的预报能力。  相似文献   

5.
支持向量机方法在冰雹预报中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
支持向量机(Support Vector Machines简称SVM)方法是近年发展起来的一种新的统计学习理论方法,本文通过对这一方法的学习,总结陇东主要降雹的环流形势特点,利用这一新方法对冰雹分类预报进行了探讨,经检验,效果较好。并与传统的天气分型后制作预报模式进行了比较,验证了SVM方法不需要进行天气分型,这样总样本数多,建立的预报模型效果好。这为基层台站制作天气预报模式提供了一种新方法和新思路。  相似文献   

6.
支持向量机在大气污染预报中的应用研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
常涛 《气象》2006,32(12):61-65
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型,并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明:支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势,为空气质量预报提供一种全新的模式。  相似文献   

7.
SVM(Support Vector Machine)方法的基本思想是:通过非线性映射把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间(Hilbert空间),在特征空间中寻求最优划分或回归线性超平面,从而解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题.利用1998~2000年9~11月T106-36小时预报的各种输出产品构造因子,以单站有无降水为预报对象,采用MOS法方式构造样本,通过训练建立了单站的晴雨SVM分类预报模型,利用1990~2000年4~9月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料,确定关键区域,构造预报因子,以PP法方式构造样本,通过训练建立了四川盆地内单站气温的SVM回归预报模型,并进行了模拟试验,结果表明,无论是单站晴雨的SVM分类预报模型还是单站平均气温的SVM回归预报模型都显示出了良好的预报能力.  相似文献   

8.
基于支持向量机的雷暴潜势预报初探   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用2000—2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、χ~2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型。结果表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好。并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统。  相似文献   

11.
非线性统计预报方法研究进展   总被引:4,自引:0,他引:4  
从线性统计分析向非线性统计分析发展,从而逐步建立非线性统计预报方法,已成为统计学方法发展的方向之一。虽然非线性统计预报这些年来有了较大发展,但却缺少系统的介绍。作者将自己的研究成果及应用实例归纳整理,对非线性统计预报中参数计算基本方法,一个自变量时的统计预报模型,拟线性、半线性和曲线性预报模式,分段逼近模式,插值、距离、相似预报方法等作了系统介绍。并给出了各种非线性统计预报模型在气象预报中的具体应用实例索引。  相似文献   

12.
13.
运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法(NLPCA)对中国1951-2003年53 a春季气温距平场进行分析,结果表明,春季气温异常变率具有显著的非线性特征,当非线性主元u分别取最大值和最小值时,对应的空间气温异常分布型具有显著的非对称性。  相似文献   

14.
中国春季气温异常变率的非线性特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法(NLPCA)对中国1951-2003年53 a春季气温距平场进行分析,结果表明,春季气温异常变率具有显著的非线性特征,当非线性主元u分别取最大值和最小值时,对应的空间气温异常分布型具有显著的非对称性.  相似文献   

15.
西太平洋副热带高压非线性稳定性问题的研究   总被引:18,自引:5,他引:18       下载免费PDF全文
张韧  史汉生  喻世华 《大气科学》1995,19(6):687-700
本文采用了包含热力强迫和涡动耗散的三维非线性动力学模式,从系统稳定性的角度出发,探讨了夏季东亚副热带地区的环流状况,东亚大陆季风雨带和南海季风槽雨带的凝结加热以及扰动流的相互作用等因素对西太平洋副热带高压进退的制约和影响。给出了反映系统稳定性状况的能量判据,并据此进行了动力学分析和模式大气的计算。研究结果为一些天气分析事实提供了动力学解释,得到了一些新的见解,并为判断和预测西太平洋副热带高压在东亚上空的活动提供了参考依据。  相似文献   

16.
通过对非线性编辑与线性编辑两者的概念及其特点、优势的介绍,指出在气象电视节目的后期制作中,怎样恰当地选择使用非线性编辑、线性编辑或二者同时使用。  相似文献   

17.
 A method is described for evaluating the ‘partial derivatives’ of globally averaged top-of-atmosphere (TOA) radiation changes with respect to basic climate model physical parameters. This method is used to analyse feedbacks in the Australian Bureau of Meteorology Research Centre general circulation model. The parameters considered are surface temperature, water vapour, lapse rate and cloud cover. The climate forcing which produces the changes is a globally uniform sea surface temperature (SST) perturbation. The first and second order differentials of model parameters with respect to the forcing (i.e. SST changes) are estimated from quadratic least square fitting. Except for total cloud cover, variables are found to be strong functions of global SST. Strongly non-linear variations of lapse rate and high cloud amount and height appear to relate to the non-linear response in penetrative convection. Globally averaged TOA radiation differentials with respect to model parameters are also evaluated. With the exception of total cloud contributions, a high correlation is generally found to exist, on the global mean level, between TOA radiation and the respective parameter perturbations. The largest non-linear terms contributing to radiative changes are those due to lapse rate and high cloud. The contributions of linear and non-linear terms to the overall radiative response from a 4 K SST perturbation are assessed. Significant non-linear responses are found to be associated with lapse rate, water vapour and cloud changes. Although the exact magnitude of these responses is likely to be a function of the particular model as well as the imposed SST perturbation pattern, the present experiments flag these as processes which cannot properly be understood from linear theory in the evaluation of climate change sensitivity. Received: 16 January 1997/Accepted: 9 May 1997  相似文献   

18.
武汉市周年逐日电力指标对气温的非线性响应   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
李兰  陈正洪  洪国平 《气象》2008,34(5):26-30
为了建立电力因子与气象要素的关系,利用2005-2007年武汉市电网日电量、日最大负荷、日最小负荷及相应的气温资料,分析气温对各电力指标的影响,建立了各电力指标与气温的非线性统计模型,并与线性模型进行比较.结果表明,非线性模型比线性模型能更好地反映电力指标与气温的关系,日最大负荷、日电量、日最小负荷最不敏感的平均温度临界点分别是15~16℃、14~15℃、13~14℃,低于该温度时气温下降或高于该温度时气温上升,电力指标均呈非线性增加,与最不敏感的平均气温偏离越大,电力指标增加越快.  相似文献   

19.
气象影视非线性编辑网络的建设技巧   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对目前气象影视制作非线性编辑系统的飞速发展现状,分别从非线性编辑系统的网络化建设方案、网络化数据流程和编辑网络的维护技巧三个方面,探讨了地(市)级和县级气象影视部门非线性编辑制作的网络化建设问题.  相似文献   

20.
非线性正规模初值化及其对资料同化和预报的影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
文章介绍了国家气象中心中期数值预报谱模式(T42L9)的非线性正规模初值化方案(NNMI)。讨论了该方案对资料同化和预报的影响。试验表明,应用前5个垂直模,经2次迭代能够得到一个对分析资料修正较小的平衡初始场。它成功地消除了预报中虚假的高频重力波振荡,对改进资料同化和模式预报起了重要作用。  相似文献   

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