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基于支持向量機模式識別的大霧預報方法
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陜西省氣象局科研項目(2005Z01)資助


Fog Forecast Method Based on SVM and Model Identification
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    摘要:

    選取1971~2000年11~12月大霧發生前近地面層的氣象要素(氣溫、降水、能見度、風向風速、相對濕度、云量等9個預報因子),將支持向量機(SVM)方法應用于大霧預報。采用支持向量機方法,應用徑向基函數,建立了陜西公路站點大霧24 h預報模型,并進行了大霧預報的模擬、訓練,其尋優標準TS評分達到了理想的效果。

    Abstract:

    By means of Support Vector Machine (SVM) and nine meteorological element data near the surface layer before heavy fog occurring in December and November from 1971 to 2000 (air temperature, precipitation, visibility, wind speed, wind direction, relative humidity, and overall and low cloud cover), a 24hour heavy fog forecast model for the highway in Shaanxi Province is developed. The model, based on the Gauss kernel function, has put to trial use and gets satisfactory TS scores through simulating and training in fog forecasting.

    參考文獻
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引用本文

賀皓,羅慧.基于支持向量機模式識別的大霧預報方法[J].氣象科技,2009,37(2):149~151

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  • 收稿日期:2008-01-03
  • 最后修改日期:2008-05-04
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