本文已被：浏览 781次 下载 1735次
投稿时间：2006-02-17 修订日期：2007-04-05
投稿时间：2006-02-17 修订日期：2007-04-05
中文摘要: 以2001年5月1日至2004年12月31日逐日武汉市地面、高空观测资料及欧洲中心24小时预报场
等资料为基础，构建了不同的训练样本集，基于支持向量机方法进行了大量多因子的随机交
叉验证，从而筛选出了包含最佳预报因子的训练样本集和相应的核参数g，建立了武汉
市天空云量的预报模型。交叉验证结果表明预报模型是稳定性的、且具有较好的预报能力和
推广应用能力。预报试验和实时预报的结果都显示出SVM方法对天空云量有一定的预报能力
。
Abstract:Based on the data from the surface and upper air observations in Wuhan and numer
ical synoptic prediction data from EC during May 1st 2001 to December 31st 2004,
the different samples are made. Based on SVM method, cross validations are per
formed with randomly samples to find the samples with best factors and optimizat
ion parameter g, then the models of the cloud amount forecast are built. The sta
bility, the forecast and generalization ability of the models are also revealed
by cross validations. The results of test and real time forecast show the fore
cast ability of the cloud amount forecast models by SVM.
keywords: support vector machine(SVM) method cloud amount forecast select factors opti
mized parameters
文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:“中国气象局数值模式创新基地"开放课题、“精细化气象要素预报业务
系统”和“湖北省基于数值预报产品的精细化预报系统建设”课题共同资助。
引用文本：
熊秋芬,顾永刚,王丽,2007.支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用[J].气象,33(5):20-26.
Xiong Qiufen,Gu Yonggang,Wang Li,2007.Application of SVM Method to Cloud Amount Forecast[J].Meteor Mon,33(5):20-26.
熊秋芬,顾永刚,王丽,2007.支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用[J].气象,33(5):20-26.
Xiong Qiufen,Gu Yonggang,Wang Li,2007.Application of SVM Method to Cloud Amount Forecast[J].Meteor Mon,33(5):20-26.