基于最小二乘支持向量机的太阳黑子数平滑月均值预报试验
为研究最小二乘支持向量机在太阳黑子数预报中的应用能力,本文基于1972年1月至1996年1月平滑月平均太阳黑子数资料,选择合适的参数和核函数,采用最小二乘支持向量机回归方法创建了未来1、2个月的平滑月平均黑子数预报模型,选择1996年3月～2006年6月的数据进行预报试验,同时与相同资料下的BP神经网络模型结果进行了比较,结果表明最小二乘支持向量机回归方法在预报非线性的平滑月平均黑子数中体现了较好的预报能力,可以较准确地做出未来1至2个月的预报,随着预报时效的延长预报误差逐渐增大,在未来1个月预报中绝对误差在5.0以内,平均绝对误差为1.0左右；在未来2个月预报中绝对误差可以控制在10以内,平均绝对误差为2.2,同时最小二乘支持向量机回归方法的预报效果要远好于BP神经网络方法.
太阳黑子数 最小二乘支持向量机 BP神经网络
刘丹军 管卫江 张入财 付伟基
96251部队 洛阳 471003 成都军区气象中心
国内会议
沈阳
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2012-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）