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基于支持向量机的干旱预测研究

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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.干旱是气候因子的高度复杂关系的一种异常反映.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秋季干旱预测模型,并应用交叉验证方式确定最优模型参数,进行秋季干旱预测,这与传统基于线性统计理论的预测方法有明显不同,得到较好效果.

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来源
《第七届全国优秀青年气象科技工作者学术研讨会》|2010年|1-7|共7页
会议地点湖北宜昌
作者
樊高峰; 张勇; 柳苗; 毛燕军;
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作者单位

中国气象学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 P338.6;
关键词
支持向量机; 模式识别; 干旱; 气候预测;

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