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在保证足够信息量的前提下，针对合理减少气象观测站的实际问题，首先利用主成分分析（PCA）降低样本数据的维数。其次利用支持向量回归机（SVR）对样本进行有效的回归。然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题（与支持向量回归机相对应）进行求解。最终得出基于主成分分析一支持向量机回归预测优化模型。
基于支持向量回归机的气象观测站优化模型
【摘 要】
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在保证足够信息量的前提下，针对合理减少气象观测站的实际问题，首先利用主成分分析（PCA）降低样本数据的维数。其次利用支持向量回归机（SVR）对样本进行有效的回归。然后结合优化软件
【机 构】
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昆明理工大学理学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2011年23期
【基金项目】
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国家自然科学基金（10847139）、云南省科学基金（2009CD036、0820015）资助
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