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[推荐文件]基于支持向量机的风暴可能性预测

时间: 2019-02-11 02:29 来源: 点击:
单击蓝色字 遵循 时间旅行 第2018号 基于支持向量机的风暴可能性预测初步研究 作者:周明伟,肖方安,张其林,周四清,彭双婷 Doi:10.13878 / j.cnki.dqkxxb.20160302010 摘要:根据NCEP全球再
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时间旅行
第2018号
基于支持向量机的风暴可能性预测初步研究
作者:周明伟,肖方安,张其林,周四清,彭双婷
Doi:10.13878 / j.cnki.dqkxxb.20160302010
摘要:根据NCEP全球再分析资料(1°x 1°分辨率)和邵阳地区2008年 - 2010年夏季光线位置数据,矢量方法分类支持方法(SVM)建立可能性的预测模型,测试样本测试模型的预测能力,并将其与逻辑回归模型和贝叶斯判别式进行比较。SVM模型的准确率为86.21%,误报率为15.25%,误报率为13.79%,三种模型的TSS技术得分进行如下比较。SVM方法建立的模型得分为0.79,对预测邵阳地区的风暴效果最为有效,因此SVM方法建立的模型可为预测提供参考价值。。邵阳地区6小时风暴的可能性。
关键词:雷暴预报,支持向量机,Logistic回归,贝叶斯判别
表1预测因子和相关系数的统计结果
图2预测因素的统计分析:(a)原始数据。(B)标准化数据
图3 C和g的最佳值分布:(a)等高线图。(B)3D地图
表2三种方法的预后效果比较
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