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支持向量機方法在山東山洪地質災害預報中的應用試驗
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山東省氣象局重點課題“山東山洪地質災害”資助


Application of Support Vector Machine Method to MountainFlood Disaster Forecast in Shandong Province
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    摘要:

    用支持向量機(SVM)方法根據T213數值資料和濟南、淄博、泰安、萊蕪4站的降水實況資料對山東山洪災害多發的魯中山區進行了降水分類預報試驗。結果表明:多項式核和徑向基核函數建立的模型較好地提煉了降水信息,都具有很高的預報技巧,客觀性和實用性強,有很強的推廣能力;用徑向基核函數建的非線性降水分類模型優于用多項式核函數建立的線性降水分類預報,特別是資料減少時,非線性降水分類預報明顯優于線性降水分類預報;低層大氣濕度可能對線性降水分類有重要影響;建模時用的資料數據格式與實際業務中獲得的數據格式應盡量保持一致。

    Abstract:

    The precipitation classification forecast model of flooding for the mountain areas of central Shandong Province, was built based on T213 data and precipitation data from Jinan, Zibo, Taian and Laiwu by applying the Support Vector Machine (SVM) method. The results indicate that the model based on the polynomial kernel and the model based on radial basic function kernel can extract well precipitation information, and both have good forecast skill and prediction capabilities, but the later is better especially when the data is insufficient. The lowerlayer moisture has a great influence on the model based on the polynomial kernel. The data used in modeling should keep as consistent as possible with the data used in operation in data format.

    參考文獻
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引用本文

高留喜,楊曉霞,邰慶國,陳優寬,郭瑞寶.支持向量機方法在山東山洪地質災害預報中的應用試驗[J].氣象科技,2007,35(5):642~645

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  • 收稿日期:2006-10-10
  • 定稿日期:2007-02-25
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