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遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用

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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12h、24h和48h的预报平均绝对误差分别为3.01m/s、4.46m，S和6.57m/s；比最小二乘回归法的预报精度分别提高了12％、11％、14％。

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来源
《第七届长三角科技论坛能源分论坛--长三角气象科技论坛》|2010年|143-147|共5页
会议地点浙江嘉兴
作者
顾锦荣; 刘华强; 孙预前;
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作者单位

中国气象学会;

浙江省科协;

上海市科协;

江苏省科协;

浙江省气象学会;

上海市气象学会;

江苏省气象学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类热带气旋、台风、飓风预报;
关键词
支持向量机; 遗传算法; 热带气旋; 强度预报;

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遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用

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