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《第26届中国气象学会年会灾害天气事件的预警、预报及防灾减灾分会场论文集》2009年
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支持向量机方法在预报白山流域夏季定量降水中的应用

王宝书  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。本文利用1996~2005年6~9月白山流域4个主要站点的降水资料和NCEP再分析的物理量资料,分别建立白山流域4个主要站点的SVM回归模型,并进行相应的预报检验,实验结果显示SVM回归模型效率高、准确率高,预报绝对误差小,具有良好的预报能力。
【作者单位】:吉林省气象科技服务中心
【分类号】:P457.6

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