天空云量预报及支持向量机和神经网络方法比较研究
熊秋芬1
胡江林2
陈永义3
1.中国气象局培训中心,北京,100081;中国气象局数值模式创新基地,北京,1000812.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京,1000813.中国气象局培训中心,北京,100081
摘要：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.
关键词：支持向量机人工神经网络模型天空云量预报
分类号：P457(天气预报)
资助基金：国家自然科学基金(60072006)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 255-260 )
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