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SVM方法在乌鲁木齐机场跑道视程预测中的应用

朱蕾;朱国栋;石江

  支持向量学习机(SVM)是基于统计学习理论的模式分类器,本文将SVM方法应用于乌鲁木齐机场跑道视程的预测。利用2004—2006年11月至次年二月的每半小时的自动观测资料,分别建立了跑道视程大于800米和小于800米2个SVM推理模型,并进行了跑道视程的预测试验,结果显示:对训练集的回报、对试验集的预报、对检验集预测的TS评分在48%-75%之间,较高TS评分表明所建SVM推理模型对跑道视程具有一的预测能力,展示了SVM的优越性和推广前景,可在跑道视程预测业务中参考应用。……   
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