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基于SVM的梅雨量預(yù)測(cè)方法_朱天一
近 100 多年來(lái)全球氣候變化日益劇烈，各種天災(zāi)接踵而至， 夏季旱澇災(zāi)害是其中重要災(zāi)害之一。長(zhǎng)江中下游梅雨期資料對(duì)度量當(dāng)?shù)叵募竞禎呈且豁?xiàng)主要指標(biāo)。因此對(duì)梅雨總量的預(yù)測(cè)研究對(duì)研究長(zhǎng)江中下游夏季旱澇情況有重要的意義。目前，在短期氣候業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)中，大多采用的是統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法， 而這些方法很多是建立在線性相關(guān)的基礎(chǔ)上。但是大氣環(huán)流變化中的復(fù)雜性和非線性性， 往往決定預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)對(duì)象之間為非線性相關(guān)， 因此用傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法處理本質(zhì)上具有非線性關(guān)系的問(wèn)題時(shí)具有一定的局限性。然而， 支持向量機(jī)（Support Vector Machines，簡(jiǎn)稱 SVM）方法是一種處理非線性分類(lèi)和回歸的有效方法，能夠很好地處理小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題，被認(rèn)為是目前針對(duì)小樣本分類(lèi)、回歸等問(wèn)題的最佳方法。
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