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雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害,对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响。在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上,依据SVM回归方法,利用T213资料,建立了暴雪的SVM回归方法预报模型,建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统,并对其进行了业务试验。给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果。结果表明,SVM回归方法能运用于暴雪的预报,建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用。 相似文献
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从气象角度介绍了利用SVM方法的预报原理,对西安短期气候预测做了实验,并分析预报结果,得出SVM方法在天气预报领域有一定的使用空间的结论。 相似文献
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利用支持向量机方法(SVM),依据T213数值预报产品,对海口降水进行预报应用研究,结果表明:所建立的SVM分类方法降水预报模型具有较好的正技巧,SVM方法对海口降水具有较为明显的预报能力。 相似文献
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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
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支持向量机回归方法在实时业务预报中的应用 总被引:20,自引:4,他引:16
简要介绍了支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)回归方法的基本原理,并介绍了基于SVM回归方法,利用1990~2000年1~12月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料构造预报因子,建立德阳市5个代表站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的SVM回归预报模型及其在业务化运用中的效果。 相似文献