基于SVM方法的暴雪预报系统

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。     

膨胀石墨负载纳米TiO_2材料对机油的吸附和光催化降解

用溶胶凝胶法将纳米锐钛矿负载到膨胀石墨上,制备了即可吸油,又可降解油的膨胀石墨-TiO_2复合材料(EG-TiO_2)。在制备EG-TiO_2的工艺条件中,浸渍次数是影响其吸油能力的最主要因素,浸渍次数增多饱和吸油量下降。用失重法和红外光谱法研究EG-TiO_2催化降解机油的结果表明,EG-TiO_2对机油有明显的光催化降解效果,性能优于纯纳米TiO_2粉,其原因与EG-TiO_2中的纳米TiO_2具有三维立体薄片状结构及具有较高吸油性能有关。膨胀石墨负载纳米TiO_2材料对机油的吸附和光催化降解@曹宏$武汉工程大学材料学院!430074 @马恩宝$武汉工程大…     

基于小波分解和最小二乘支持向量机的西太平洋副高预测模型

用小波分解（WT）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的方法,建立西太平洋副热带高压面积指数的预报模型。该方法首先将西太平洋副热带面积指数（SI）分解为相对简单的带通分量信号,利用LS-SVM建立各分量信号的独立预报模型,然后对预报结果进行集成。为了评估和比较该方法的预报效果和技术优势,最后比较了在同等条件下WT～LS-SVM模型和神经网络、线性回归模型的独立检验预报效果。试验结果表明,该方法具有泛化能力强、预报精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点,具有良好的应用前景。     

活性炭负载磷钨酸催化合成氯乙酸乙二醇双酯

以氯乙酸、乙二醇为原料,活性炭负载磷钨酸为催化剂合成了氯乙酸乙二醇双酯,并根据酸醇摩尔比、催化剂用量、反应时间及带水剂苯加入量等条件对反应的影响,确定了最佳反应条件。测定了产物的熔点,用IR对产物的结构进行了表征。结果表明,活性炭负载磷钨酸是合成氯乙酸乙二醇双酯的良好催化剂,且可重复利用多次。     

地-井TEM向量交会技术的实现和应用效果

这里介绍的地-井TEM向量交会法是一种地-井TEM资料半定量解释方法,通过采用异常分离技术从实测资料中提取出纯异常场,运用地-井TEM的纯异常响应进行向量交会,从而达到快速、有效地确定井旁盲矿体的深度、方位及矿体距钻孔距离。     

加权支持向量回归机及其在水质预测中的应用

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进，提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法，针对各样本重要性的差异，给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重，并利用加权支持向量回归机的理论及其算法构建水质预测模型。实验结果表明，该方法对水质具有较好的预测效果。     

支持向量机对长沙、株洲、湘潭土壤质量的未来变化的预测

为了定量预测长沙、株洲、湘潭三市土壤质量未来变化,通过分析人类活动对土壤重金属元素富集影响,建立了基于人类活动的土壤重金属元素分布未来变化预测模型.工业、农业总产值、国内生产总值、人口总数等影响因子的数据输入模型后,即可获得土壤重金属污染等级所占比例,达到定量预测由于人类活动的变化对土壤质量产生的影响.     

南京地区冬季路面结冰天气标准及其预测

本文通过对南京地区1984—2003年20 a 110个降水结冰样本当日温度的统计分析,讨论了南京地区结冰时间变化和各影响温度的变化规律,总结了对结冰预报具有指示意义的关键因子;同时利用支持向量机方法探讨了南京地区结冰预报方法,该方法具有显著的预报价值。在此基础上根据Norrman提出的路面打滑分类,结合南京地区具体情况得出了南京雨雪天气路面结冰的类别、标准和预测预报方法。     

土地覆盖制图：基于最优化遥感数据的支撑向量机分类

遥感数据具有在不同空间、光谱和时间尺度上获取地表测量信息的能力,使其成为获取土地覆盖信息的一个主要数据源。影像分类即把卫星影像上的相关像元划分给某类已知的土地覆盖类型的过程。支撑向量机（SVMs）是一种土地覆盖分类的新技术。三种常用的SVMs是：基于线性和多项式的SVM以及具有高斯核函数的SVM分类器,分类能否成功地应用有赖于其各自选择的最佳参数。但是海量的遥感数据使得这些参数的确定速度十分缓慢。本文研究了一种新的基于最优化遥感数据压缩技术的SVM分类方法。研究显示用于获取SVM参数的数据量能够在不影响土地覆盖的分类精度的前提下进行压缩。数据压缩成功的应用于多项式和高斯核函数的SVM分类,而线性SVM的分类精度却非常低。     

基于支持向量机的遥感大雾判识

提出了一种基于支持向量机的卫星遥感数据大雾判识方法:首先通过对风云1D卫星大雾区域的各通道辐射值出现频次进行概率统计,利用其阈值来粗判识大雾;然后在粗判识的基础上通过支持向量机的方法进行大雾细判识;最后利用腐蚀和膨胀的图像处理技术对判识后的图像进行优化处理。在对我国2006年9-12月的65条监测到大雾的风云1D轨道的探测数据进行分析之后,发现大雾判识结果与专家标记吻合。检验结果表明,利用1、2、4、6、7、10通道组合进行粗判识的结果最好,5交叉正确率为89.9849%,TS评分为74.04%。利用上述方法对个例的分析检验表明,基于支持向量机的遥感大雾判识方法是切实可行的。