处理非线性分类和回归问题的一种新方法（Ⅰ）——支持向量机方法简介

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”。     

处理非线性分类和回归问题的一种新方法(I)——支持向量机方法简介

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”。     

支持向量机在大气污染预报中的应用研究

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。     

支持向量机方法应用于理想时间序列的预测研究

简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本思想和原理,利用该方法对33模Lorenz系统的理想混沌时间序列建立预测模型,并对在此基础上产生的非平稳时间序列进行预测试验研究。结果表明,支持向量机方法不仅对平稳过程有较好的预报能力,也可以适用于非平稳过程,对实际序列的预测有一定的启发意义。     

SVM和Elman神经网络在乌鲁木齐污染物预报中的应用研究

选用2012年11月1日-2013年1月31日的逐6 h的空气污染物（SO2、NO2、PM10）和实况气象要素（温度、湿度、能见度、风速和气压）资料,利用支持向量机和Elman神经网络方法建立空气污染物预报模型。结果表明,支持向量机和Elman神经网络方法都可以得到较为理想的预测结果,支持向量机在泛化能力方面具有显著优势,预测结果更加准确。     

支持向量机在半干旱半湿润地区水文预报中的应用研究

支持向量机是近年来提出的一种机器学习新算法,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题来获得最优解,克服了BP神经网络方法中无法避免的局部极值问题。根据支持向量机的原理和方法,在介绍半干旱半湿润地区汾河水库上游流域自然及水文特性的基础上,建立了基于支持向量机的径流预测模型,利用1990-2005年的水文资料进行了检验,并与BP神经网络预测结果进行了对比,结果表明,支持向量机预报模型的精度比BP神经网络有提高,且月径流和非汛期日径流中的预报结果可以用于指导实践。     

支持向量机优化的克里金插值算法及其海洋资料对比试验

针对常规克里金插值方法中变异函数为有限确定函数,难以准确刻画实际数据分布（特别是复杂要素资料的空间结构）的不足,基于最小二乘支持向量机从实际资料场中拟合重构变异函数的研究思想,提出了一种改进的插值方法——支持向量机—克里金插值算法（SVM-Kriging）。采用常规的克里金方法和支持向量机—克里金插值方法（SVM-Kriging）进行插值试验和对比分析,结果表明：支持向量机—克里金方法（SVM-Kriging）的变异函数源自实际的数据场,它克服了常规克里金插值对变异函数选择的依赖性以及变异函数选择的主观性和人为性,表现出较好的针对性和客观性,较为有效地改善了插值效果。     

基于LS-SVM的新疆沙尘暴预测研究

首先对新疆的沙尘暴日数和前期气候要素统计分析,然后通过相关分析提取南疆和北疆春季沙尘暴影响因子,根据沙尘暴天气的特点和支持向量机方法在解决小样本学习问题中的优势,提出并实现基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的沙尘暴预测模型。实验结果表明:所提出的沙尘暴影响因子和支持向量回归模型处理沙尘暴预测问题有一定的应用价值。     

支持向量机在雷暴预报中的应用

论文利用2002--2006年AREM模式产品和常规观测报文资料,综合运用改进的K平均聚类和主成分分析等方法,基于MOS原理逐月建立了最小二乘支持向量机和线性规划支持向量机的单站雷暴释用预报模型,并针对海口站2007年58月进行了具体的预报。结果表明：支持向量机结合AREM模式产品进行雷暴的释用预报是合适、有效的,而且主成分分析对预报结果的提高也起到了积极的作用。     

基于支持向量机的雷达地物回波识别研究

多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）识别雷达地物杂波的方法,2013年6-8月对安庆和常州两地的CINRAD/SA雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANNs）识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。     

辽宁省植被覆盖度时空演变及其对气候因子的响应

基于MODIS-NDVI数据及像元二分模型,对辽宁省植被覆盖度进行估算,并在此基础上探讨了辽宁植被覆盖度时空演变特征及其对气候因子的响应,结果表明：2000-2018年辽宁省植被覆盖度整体呈波动增加趋势,年平均增长速率为0.38%,呈增加趋势的面积占总面积的92.3%;2000年以来,裸地及低覆盖区域占比逐年减小,中低覆盖、中覆盖及高覆盖区域占比分别增加11.35%、11.00%和9.22%;辽宁省植被覆盖度与气候因子的关系表现出明显的空间差异性,其中,西部易旱地区覆盖度与气温呈显著负相关,与降水呈正相关,东部地区覆盖度与气温呈正相关,与降水呈负相关;辽宁植被覆盖度对降水的响应存在一个月的滞后期,对气温的响应无滞后效应。     

多种语音在应用程序中嵌套使用的方法

将录音磁带上语音转到计算机上 ,形成波形文件 ,用VC 写成动态函数库 ,为windows平台上的各种应用程序提供一种嵌入使用的方法。     

基于713雷达回波实施人影作业指挥的技术方法

文章介绍了利用VC编程软件实现对713天气雷达dBZ文件自动读取、平显高显自动关联、自动分块、自动跟踪、自动预警以及自动判断是否可以实施人影作业的技术方法。     

河南省乡镇雨量站使用的网络技术

介绍河南省GPRS雨量网使用的网络技术以及软件编程实现。该网络突破传统自动气象网络信息采集和传输等方面的弱点，结合移动无线传输和Internet技术，使用GPRS数据终端，实现雨量监测的自动化、无线化。采用VC 编程建立数据库，通过Winsock方式监听数据信息并进行处理。     

小麦生长模拟模型软构件在VC~( )中的实现

小麦生长模拟模型软构件主要是模拟小麦生长的环境和模拟人为因素 (如施肥、灌溉等 )对小麦生长的影响。主要论述此软构件在 VC 软件平台上的具体实现过程 ,包括方案设计、程序实现和技术解析。     

河南省台站上行气象信息传输质量管理系统的构建与应用

针对台站上行的各类气象数据传输质量信息,在Windows操作系统上,以Web方式,使用ASP和VC语言开发了一个基于Sql Server数据库的集统计、查询、管理、报表生成、相关文件规定检索等功能于一体的综合应用管理系统。     

基于TMS320VC5402的RS_485通信设计

完成了基于TMS320VC5402 DSP的RS_485通信的硬件设计和软件编程.基于美国TI公司TMS320VC5402 DSP芯片的多通道缓冲口(McBSP)进行适当的硬件扩展,以SPI方式直接和MAXIM公司的MAX3100通用异步串行收发器接口,然后经Linear Technology公司的LTC1480超低功耗RS_485收发器,从而实现了一种新的基于RS_485标准接口串行通讯的数据传输,充分利用了DSP的片上资源,使硬件和软件结构尽量简单化.     

周口分县短期天气预报系统

利用ECMMF格点预报产品和14年历史实况资料，在预报后日前后10天左右找相似，采用VC＋＋4．0和VB5．0编程，制作周口分县24h天气预报。经试验，预报准确率为68．6％。     

热带气旋复杂程度的分形维数表征

应用2006-2010年69个热带气旋1 295个时次的红外云图等资料,提取了1 295个TC的外缘线,用圆规法计算了这些外缘线的分形维数。将这1 295个分形维数自小到大排列,按等频数规则,将1 295个数分为5类,分别记为A、B、C、D、E类。A、B、C、D、E类分形维数的均值分别为1.21、1.26、1.29、1.33、1.40。然后寻找与这5个均值最接近的样本。这5个样本的红外云图和TBB等值线分布图显示:随着分形维数的加大,边缘线的非光滑程度逐渐加大,图形与准圆形的偏离程度逐渐加大,TC空间结构的复杂程度也逐渐加大。说明外缘线的分形维数可以在一定程度上定量表征TC的复杂程度。     

广西风能资源监测评估系统平台的设计和开发

以WEB和VC++技术为依托,建立了广西风能资源监测评估系统平台,并对气象要素数据存储、查询、处理、制图、以及监测和评估等相关技术方法进行了详细的介绍.本系统采用四层架构,四层分别独立,以提高系统的安全性、稳定性和可维护性.它不仅能满足广西风能资源查询、监测和评估的要求,而且能满足为广西风电厂的建设提供权威评估依据服务的需求.