首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   22篇
  国内免费   8篇
  完全免费   33篇
  大气科学   63篇
  2020年   1篇
  2018年   2篇
  2017年   4篇
  2016年   1篇
  2015年   1篇
  2014年   3篇
  2013年   3篇
  2012年   3篇
  2011年   9篇
  2010年   10篇
  2009年   6篇
  2008年   2篇
  2007年   11篇
  2006年   4篇
  2005年   1篇
  2004年   2篇
排序方式: 共有63条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
使用支持向量机和人工神经网络两种方法,分别建立了天空云量的预报模型。利用2001年5月1日~2004年12月31日的武汉市地面、高空观测值及欧洲中心的24小时预报场等资料,通过按不同比例随机抽取样本进行交叉验证的方法,分析了SVM和ANN模型的预报能力和鲁棒性;然后再用全部样本资料建立预报模型,来预报2005年1月1日~5月31日武汉市天空云量。交叉验证和实例预报的结果显示:虽然SVM和ANN模型都表现了较好的预报能力,但SVM的预报能力高于ANN方法,且在计算速度上有ANN无法比拟的优势。  相似文献
2.
SVM方法在武汉区域夏季暴雨预报业务中的应用   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
以2003~2006年ECMWF数值预报产品、Japan和T213降水预报场资料为基础,应用支持向量机(SVM)方法和CMSVM应用软件平台,通过对训练样本进行交叉验证和模型核参数的逐渐逼近,分区建立了武汉区域16,个区SVM24h暴雨预报模型,并在武汉区域5~7月进行实时业务应用。通过预报结果检验,5~7月武汉区域暴雨预报TS评分为33.59%,其中湖北省平均成绩为34.69%、湖南省平均成绩为34.15%、河南省平均成绩为31.71%。检验结果较好,表明SVM方法在区域性暴雨预报中具有一定的预报能力和参考价值。  相似文献
3.
将SVM(Support Vector Machine)分类和回归方法首次应用于气象预报试验。利用1990~2000年4~9月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的00:00UTC分析场资料,建立四川盆地分区面雨量有无大于15mm的SVM分类推理模型、四川盆地内单站气温的SVM回归推理模型,进行相应的预报试验,试验结果显示对应的SVM推理模型具有良好的预报能力。  相似文献
4.
支持向量机回归方法在实时业务预报中的应用   总被引:4,自引:4,他引:14  
冯汉中  陈永义 《气象》2005,31(1):41-44
简要介绍了支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)回归方法的基本原理,并介绍了基于SVM回归方法,利用1990~2000年1~12月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料构造预报因子,建立德阳市5个代表站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的SVM回归预报模型及其在业务化运用中的效果。  相似文献
5.
支持向量机(SVM)及其在场预测中的应用   总被引:3,自引:3,他引:0  
介绍一种新的非线性回归分析方法--SVM回归.利用EOF能分解数据场和SVM回归分析可建立因子与预报量非线性关系的优势,设计预报方案:(1) 将因子场和预报场分别用方差标准化、EOF场展开,提取两场时间系数;(2) 用SVM回归分析实现因子场时间系数对预报场时间系数非线性预测;(3) 由预测的预报场时间系数与对应空间函数反演原场.用交叉检验的方法,对1960~2003年1月热带海表温度场预报汛期(6~8月)华中区域降水场进行试验.SVM回归44年独立预报平均技巧评分10.4%,较随机预报具有明显的技巧水平,优于经典回归.  相似文献
6.
基于支持向量机模式识别的大雾预报方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
贺皓  罗慧 《气象科技》2009,37(2):149-151
选取1971~2000年11~12月大雾发生前近地面层的气象要素(气温、降水、能见度、风向风速、相对湿度、云量等9个预报因子),将支持向量机(SVM)方法应用于大雾预报.采用支持向量机方法,应用径向基函数,建立了陕西公路站点大雾24 h预报模型,并进行了大雾预报的模拟、训练,其寻优标准TS评分达到了理想的效果.  相似文献
7.
南京地区冬季路面结冰天气标准及其预测   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
刘梅  尹东屏  王清楼  高苹 《气象科学》2007,27(6):685-690
本文通过对南京地区1984—2003年20 a 110个降水结冰样本当日温度的统计分析,讨论了南京地区结冰时间变化和各影响温度的变化规律,总结了对结冰预报具有指示意义的关键因子;同时利用支持向量机方法探讨了南京地区结冰预报方法,该方法具有显著的预报价值。在此基础上根据Norrman提出的路面打滑分类,结合南京地区具体情况得出了南京雨雪天气路面结冰的类别、标准和预测预报方法。  相似文献
8.
SVM方法与长江上游降水落区预报   总被引:2,自引:2,他引:1  
在分析长江上游各流域面雨量的气候特征及面雨量与暴雨站数关系的基础上,依据SVM回归方法,利用面雨量和ECMWF 0 h资料,建立了面雨量的SVM回归方法预报模型,并对其进行了模拟试验.结果表明,SVM回归方法能运用于面雨量预报,并给出了依据SVM方法建立的流域面雨量实时业务预报系统的检验结果.  相似文献
9.
南京地区霾预报方法试验研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threat scores)评分均在04以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3 km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。  相似文献
10.
支持向量机方法应用于理想时间序列的预测研究   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本思想和原理,利用该方法对33模Lorenz系统的理想混沌时间序列建立预测模型,并对在此基础上产生的非平稳时间序列进行预测试验研究。结果表明,支持向量机方法不仅对平稳过程有较好的预报能力,也可以适用于非平稳过程,对实际序列的预测有一定的启发意义。  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号