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1.
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
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针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。 相似文献
3.
岳荣先 《南京气象学院学报》1995,18(4):511-517
从模型微小扰动的角度研究数据对回归估计精度的局部影响。首先提出刻划这种影响的4个统计量,并求出它们在3种不同扰动方式下的最大局部变化方向,其最大绝对分量对应于强影响点。最后给出一个数值例子来说明这种强影响点的诊断。 相似文献
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该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。 相似文献
5.
基于GPS观测量的InSAR干涉图中对流层改正方法及其论证 总被引:3,自引:0,他引:3
利用一种站间和历元间的双差算法来计算InSAR结果的大气改正量.为了逐像素改正InSAR结果,引入自适应参数的支持向量机(SVM),利用稀疏的GPS站网上所获得的大气改正值回归估计未知像元上的对流层改正值.采用南加州GPS集成网络(SCIGN)数据验证了该方法的可行性. 相似文献
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近35年江苏沿海气温变化对北半球增暖的响应 总被引:4,自引:2,他引:2
采用主分量分析与回归估计相结合的方法,研究近35年来江苏沿海气温变化对半球增暖的响应状况。根据北半球平均增暖的条件,推求未来气候情景下该区各地增暖的可能幅度及其可靠性。结果表明(1)北半球增暖背景下,本区夏季气温变化趋势和年际振动的响应,具有很大的不确定性; 相似文献
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稳健估计b值及中强震异常特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用M估计的稳健回归方法,选取ψ函数为正态密度型函数,计算震级-频度关系中的b值,对基于随机泊松分布的模拟地震样本及天然地震样本,用稳健估计方法与最小二乘方法计算b值后进行比较得出,对于天然地震样本,稳健估计得到的b值更加符合震级-频度关系,作为应用实例,将最小二第六估计法b值与稳健估计b值更加符合震级-频度关系,作为应用实例,将最小二乘估计法b值与稳健估计b值的偏离度作为中强震的前兆判定指标,对新疆地区b值进行时间扫描,在对北天山及南天山东段Ms≥5、南天山西段Ms≥6级地震前异常特征进行讨论后,认为该指标作为中甜地震预报指标具有一定的实用性。 相似文献
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简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法——支持向量机(SVM)方法;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductive inference),大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾”。 相似文献