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中文摘要: 简要介绍了支持向量机(SupportVectorMachine ，简称SVM)回归方法的基本原理，并介绍了基于SVM回归方法，利用1990～2000年1～12月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料构造预报因子，建立德阳市5个代表站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的SVM回归预报模型及其在业务化运用中的效果。
中文关键词: 支持向量机，回归，温度，预报
Abstract:The support vector machine (SVM) regression principle and its application to weather forecast are introduced. By using ECMWF analysis fields of 500hPa height, 850hPa temperature, and sea level pressure from January to September through 1990—2000, the SVM regression models are built on daily average temperature, maximum temperature, minimum temperature of five typical stations in Deyang. The performances of these models are evaluated.
文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:国家自然科学基金 (60072006)的资助
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引用文本：
冯汉中,陈永义,2005.支持向量机回归方法在实时业务预报中的应用[J].气象,31(1):41-44.
,2005.Application of Support Vector Machine Regression Method in Weather Forecast[J].Meteor Mon,31(1):41-44.
冯汉中,陈永义,2005.支持向量机回归方法在实时业务预报中的应用[J].气象,31(1):41-44.
,2005.Application of Support Vector Machine Regression Method in Weather Forecast[J].Meteor Mon,31(1):41-44.