最小二乘支持向量機在云量預報中的應用

doi:10.3969/2012jms.00**

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最小二乘支持向量機在云量預報中的應用
DOI:
                        10.3969/2012jms.00**
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:P457.1
基金項目:國家自然科學基金資助項目(40730953)

Application of least squares support vector machine in prediction of cloud cover

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摘要:

基于2003—2006年逐年1、8月WRF區(qū)域數(shù)值預報產(chǎn)品和單站觀測資料，采用最小二乘支持向量機回歸方法，結(jié)合選取合適的參數(shù)和核函數(shù)，分別按月通過不同長度樣本序列建立了臺北和廈門站總云量和低云量短期釋用預報模型，利用2007年1、8月樣本資料對模型進行了預報和檢驗，并與神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行了對比。結(jié)果表明：最小二乘支持向量機回歸方法的預報效果要好于神經(jīng)網(wǎng)絡方法；兩站不同長度樣本的總云量和低云量預報模型，預報效果較好，其預報準確率不會因為訓練樣本的減少而降低。可見，最小二乘支持向量機回歸在云量等氣象要素釋用預報方面，具有較好的應用前景。

Abstract:

Based on WRF model products and station-observed data of January and August from 2003 to 2006,the short-term forecast models of every month by the Least Squares Support Vector Machines（LSSVM）method for total cloud cover and low cloud cover at the Taibei and Xiamen station are established by selecting the appropriate parameter and kernel function, according to different sample length. The models are tested using the data of 2007, and compared by BP-ANN. Results show that the forecasting effect of LSSVM is better than BP-ANN, the forecasting effect of models corresponding to different sample amount is acceptable, and decrease of training data number doesnt reduce the forecast accuracy of LSSVM method. The result also shows that LSSVM is an effective method for total cloud cover and low cloud cover prediction, and it is a hopeful method for other meteorological element forecasting.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

胡邦輝,劉丹軍,王學忠,高傳智.最小二乘支持向量機在云量預報中的應用.氣象科學,2011,(2):187-193 HU Banghui, LIU Danjun, WANG Xuezhong, GAO Chuanzhi. Application of least squares support vector machine in prediction of cloud cover. Journal of the Meteorological Sciences,2011,(2):187-193

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