CAJ | 학술논문

支持向量机（Support Vector Machines）方法，简称SVM方法。SVM方法是计算机学习的一种新方法，是基于历史数据建立预报预测模型的有效工具。这一方法数学推导严密，理论基础坚实，已经成为预测预报、模式识别、计算智能等领域的热点技术，受到了国内外的广泛关注。作为月降水定量预报方法的尝试，利用那曲县及安多县的月平均常规气象资料及74个环流场资料，利用国家局陈永义老师等开发的支持向量机学习建模预报软件平台（SVM2．0）作了那曲县月降水量预报试验，其结果显示出了该方法有一定的预报能力。
지지향량궤（Support Vector Machines）방법，간칭SVM방법。SVM방법시계산궤학습적일충신방법，시기우역사수거건립예보예측모형적유효공구。저일방법수학추도엄밀，이론기출견실，이경성위예측예보、모식식별、계산지능등영역적열점기술，수도료국내외적엄범관주。작위월강수정량예보방법적상시，이용나곡현급안다현적월평균상규기상자료급74개배류장자료，이용국가국진영의로사등개발적지지향량궤학습건모예보연건평태（SVM2．0）작료나곡현월강수량예보시험，기결과현시출료해방법유일정적예보능력。