支持向量机方法在热带气旋强度预报中的应用

摘要：

为提高热带气旋(TC)强度预报的精度,将支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)引入TC强度预报领域.由于SVM和ANN的参数直接影响到模型的泛化能力和预报性能,文中将粒子群算法(PSO)用来对SVM和ANN的参数进行”自动”寻优.通过训练和预报试验,所建立的PSOSVM和PSO-ANN两种模型对于热带气旋强度均有比较好的预报能力,且PSO-SVM模型的预报能力优于PSO-ANN模型.

关键词： 热带气旋 强度等级 预报精度 支持向量机 人工神经网络 粒子群算法

作者: 顾锦荣 焦海军

作者单位: 94816部队气象中心,福州350002

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年全国重大天气过程总结和预报技术经验交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 306-313

在线出版日期: 2012-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）