海洋预报
海洋預報
해양예보
MARINE FORECASTS
2011年
3期
8-14
,共7页
顾锦荣%刘华强%刘向陪%吕庆平
顧錦榮%劉華彊%劉嚮陪%呂慶平
고금영%류화강%류향배%려경평
支持向量机%遗传算法%热带气旋%强度预报
支持嚮量機%遺傳算法%熱帶氣鏇%彊度預報
지지향량궤%유전산법%열대기선%강도예보
利用遗传算法对支持向量机(SVM)模型参数进行寻优,找到最优参数组合后代入SVM模型中,得到基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM),利用此模型对热带气旋强度进行预报实验.该模型对热带气旋强度12 h、24 h和48 h的预报平均绝对误差分别为3.01 m/s、4.46 m/s和6.57 m/s;比最小二乘回归法的预报精度分别提高了12%、11%、14%.
利用遺傳算法對支持嚮量機(SVM)模型參數進行尋優,找到最優參數組閤後代入SVM模型中,得到基于遺傳算法的支持嚮量機模型(GA-SVM),利用此模型對熱帶氣鏇彊度進行預報實驗.該模型對熱帶氣鏇彊度12 h、24 h和48 h的預報平均絕對誤差分彆為3.01 m/s、4.46 m/s和6.57 m/s;比最小二乘迴歸法的預報精度分彆提高瞭12%、11%、14%.
이용유전산법대지지향량궤(SVM)모형삼수진행심우,조도최우삼수조합후대입SVM모형중,득도기우유전산법적지지향량궤모형(GA-SVM),이용차모형대열대기선강도진행예보실험.해모형대열대기선강도12 h、24 h화48 h적예보평균절대오차분별위3.01 m/s、4.46 m/s화6.57 m/s;비최소이승회귀법적예보정도분별제고료12%、11%、14%.
