【摘 要】
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近年来支持向量机（support vector machine,SVM）在气象领域得到了广泛应用,在该类应用中单一建模是目前普遍采用的一种思路,单一建模方法寻找的是大而泛的预测模型,预测的目标
【机 构】
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深圳市气象局,中国科学院深圳先进技术研究院,深圳市国家气候观象台,深圳南方强天气研究重点实验室
【基金项目】
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深圳南方强天气研究重点实验室项目(ZDSYS20140715153957030和SZQX2015113);广东省科技厅项目(2014A020218014)共同资助
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近年来支持向量机（support vector machine,SVM）在气象领域得到了广泛应用,在该类应用中单一建模是目前普遍采用的一种思路,单一建模方法寻找的是大而泛的预测模型,预测的目标以面降雨为主。本研究针对每个气象站点进行单独动态建模,建模方法为多时间尺度SVM,探索建立一种动态SVM短时临近降水预测模型,充分考虑不同站点、不同时刻的气象要素差异,初步解决了单一建模过于注重整体规律、建立固定的整体预测函数模型而忽略不同站点、不同时刻局部气象变化的不足,并尝试提高短时临近降水预报的准确率。初步实现
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