中国农业气象
中國農業氣象
중국농업기상
AGRICULTURAL METEOROLOGY
2011年
3期
475-478
,共4页
樊高峰%张勇%柳苗%毛燕军
樊高峰%張勇%柳苗%毛燕軍
번고봉%장용%류묘%모연군
支持向量机%模式识别%干旱预测
支持嚮量機%模式識彆%榦旱預測
지지향량궤%모식식별%간한예측
支持向量机( SVM)是基于统计学习理论的一种智能学习方法,可以用来解决样本空间的高度非线性的模式识别等问题.干旱是气候因子非线性复杂关系相互作用造成水分严重亏缺的一种气候异常反映,本文选择SVM方法,利用8月南方涛动指数、副高强度指数、极涡强度指数等15项因子,基于径向基核函数建立浙江省秋季的干旱预测模型,应用交叉验证方式确定最优模型参数,并进行了预测,对模型的检验结果表明,建立的干旱预测模型能直接对秋季干旱进行预测,并且有较高的准确率,可为气候预测从气候要素预测到气象灾害预测提供一种有效途径.
支持嚮量機( SVM)是基于統計學習理論的一種智能學習方法,可以用來解決樣本空間的高度非線性的模式識彆等問題.榦旱是氣候因子非線性複雜關繫相互作用造成水分嚴重虧缺的一種氣候異常反映,本文選擇SVM方法,利用8月南方濤動指數、副高彊度指數、極渦彊度指數等15項因子,基于徑嚮基覈函數建立浙江省鞦季的榦旱預測模型,應用交扠驗證方式確定最優模型參數,併進行瞭預測,對模型的檢驗結果錶明,建立的榦旱預測模型能直接對鞦季榦旱進行預測,併且有較高的準確率,可為氣候預測從氣候要素預測到氣象災害預測提供一種有效途徑.
지지향량궤( SVM)시기우통계학습이론적일충지능학습방법,가이용래해결양본공간적고도비선성적모식식별등문제.간한시기후인자비선성복잡관계상호작용조성수분엄중우결적일충기후이상반영,본문선택SVM방법,이용8월남방도동지수、부고강도지수、겁와강도지수등15항인자,기우경향기핵함수건립절강성추계적간한예측모형,응용교차험증방식학정최우모형삼수,병진행료예측,대모형적검험결과표명,건립적간한예측모형능직접대추계간한진행예측,병차유교고적준학솔,가위기후예측종기후요소예측도기상재해예측제공일충유효도경.
