【摘 要】
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将SVM (SupportVectorMachine)分类和回归方法首次应用于气象预报试验。利用1 990～ 2 0 0 0年 4～ 9月ECMWF北半球的 5 0 0hPa高度、85 0hPa温度、地面气压的 0 0 :0 0UTC分析场
【基金项目】
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国家自然科学基金资助 ( 60 0 72 0 0 6)
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将SVM (SupportVectorMachine)分类和回归方法首次应用于气象预报试验。利用1 990～ 2 0 0 0年 4～ 9月ECMWF北半球的 5 0 0hPa高度、85 0hPa温度、地面气压的 0 0 :0 0UTC分析场资料 ,建立四川盆地分区面雨量有无大于 1 5mm的SVM分类推理模型、四川盆地内单站气温的SVM回归推理模型 ,进行相应的预报试验 ,试验结果显示对应的SVM推理模型具有良好的预报能力
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