支持向量机在雷雨天气预报中的应用

摘要：

支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法.利用1999～2003年7月清远站每天08:00的探空资料，建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型，进行相应的预报实验.实验结果显示对应的SVM分类模型效率高、准确率高，且泛化能力强，预报Ts评分非常理想，都达到80％以上:结果准确率并不会因为训练样本数目的减少而大幅度降低，具有良好的预报能力.对于某个特定的核函数，可通过调整误差惩罚参数C来得到性能最优的SVM.

关键词： 支持向量机 雷雨 天气预报

作者: 黄奕铭

作者单位: 民航中南空管局气象中心，广东、广州、510405

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国气象学会2006年年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 571-575

在线出版日期: 2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）