支持向量机方法在热带气旋强度预报中的应用

摘要

为提高热带气旋(TC)强度预报的精度,将支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)引入TC强度预报领域.由于SVM和ANN的参数直接影响到模型的泛化能力和预报性能,文中将粒子群算法(PSO)用来对SVM和ANN的参数进行"自动"寻优.通过训练和预报试验,所建立的PSOSVM和PSO-ANN两种模型对于热带气旋强度均有比较好的预报能力,且PSO-SVM模型的预报能力优于PSO-ANN模型.