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支持向量机在大气污染预报中的应用研究

常涛

  支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型,并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明:支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势,为空气质量预报提供一种全新的模式。……   
[关键词]:大气污染预报;支持向量机(SVM);交叉验证;网格搜索
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《气象2006年12期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)
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