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51.
在信息量较大, 而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下, 智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段。利用1997—2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料, 使用支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM) 方法, 选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验。测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好, Ts评分分别为0.287和0.292, 远高于双流机场低能见度天气出现的频率 (0.155)。试验结果还表明:以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多, 漏报较少; 而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少, 漏报较多。因此, 如果强调模型对低能见度天气预报的准确性, 则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型, 如果强调对低能见度天气的预防性, 则应采用以径向基函数构造的预报模型。 相似文献
52.
雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害，对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响。在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上，依据SVM回归方法，利用T213资料，建立了暴雪的SVM回归方法预报模型，建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统，并对其进行了业务试验。给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果。结果表明，SVM回归方法能运用于暴雪的预报，建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用。 相似文献
53.
用小波分解（WT）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的方法,建立西太平洋副热带高压面积指数的预报模型。该方法首先将西太平洋副热带面积指数（SI）分解为相对简单的带通分量信号,利用LS-SVM建立各分量信号的独立预报模型,然后对预报结果进行集成。为了评估和比较该方法的预报效果和技术优势,最后比较了在同等条件下WT～LS-SVM模型和神经网络、线性回归模型的独立检验预报效果。试验结果表明,该方法具有泛化能力强、预报精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点,具有良好的应用前景。 相似文献
54.
55.
加权支持向量回归机及其在水质预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进，提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法，针对各样本重要性的差异，给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重，并利用加权支持向量回归机的理论及其算法构建水质预测模型。实验结果表明，该方法对水质具有较好的预测效果。 相似文献
56.
为了定量预测长沙、株洲、湘潭三市土壤质量未来变化,通过分析人类活动对土壤重金属元素富集影响,建立了基于人类活动的土壤重金属元素分布未来变化预测模型.工业、农业总产值、国内生产总值、人口总数等影响因子的数据输入模型后,即可获得土壤重金属污染等级所占比例,达到定量预测由于人类活动的变化对土壤质量产生的影响. 相似文献
57.
58.
以黄河水土保持生态工程邙山生态园区邙山小流域水土保持为例,基于GIS技术,采用高分辨率遥感卫星IKONOS和高精度1∶1万比例尺DEM数据源,对小流域土地利用、植被覆盖、土壤侵蚀等进行了分析,建立了一个初步的水土保持应用系统.实现了水土保持信息查询、水土保持系列制图、水文特征分析、土壤侵蚀量估算等功能,对推进空间信息技术在水土保持领域应用进行了有益的探索. 相似文献
59.
空间数据挖掘的方法很多,怎样能快速对空间数据进行操作,是一个值的探讨的问题。Matlab有万能的演算纸之称。借助其强大的矩阵计算功能,进行数据挖掘,具有一定优势。本文根据关联规则挖掘方法,在Matlab中编写程序,对土地利用现状数据库进行数据挖掘。计算了不同用地类型与坡度之间的支持度和置信度,得出关联规则。本文平阴县安城乡的实证,取得了较好的结果。 相似文献
60.
基于支持向量机的遥感大雾判识 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于支持向量机的卫星遥感数据大雾判识方法:首先通过对风云1D卫星大雾区域的各通道辐射值出现频次进行概率统计,利用其阈值来粗判识大雾;然后在粗判识的基础上通过支持向量机的方法进行大雾细判识;最后利用腐蚀和膨胀的图像处理技术对判识后的图像进行优化处理。在对我国2006年9-12月的65条监测到大雾的风云1D轨道的探测数据进行分析之后,发现大雾判识结果与专家标记吻合。检验结果表明,利用1、2、4、6、7、10通道组合进行粗判识的结果最好,5交叉正确率为89.9849%,TS评分为74.04%。利用上述方法对个例的分析检验表明,基于支持向量机的遥感大雾判识方法是切实可行的。 相似文献