基于支持向量机回归的大气加权平均温度

摘要

cqvip:提出一种基于支持向量机回归方法建立的以当地气象数据为输入参数、数值积分法计算的Tm为输出参数进行训练得到的大气加权平均温度模型。选取广西地区4个探空站提供的2013-2014年的气象数据和Tm数据为训练样本,2015年的两类数据为测试样本,取得最优的模型参数,并以此建立最优的Tm模型,然后计算2015年的Tm,将其结果与采用线性回归法建立的广西地区的单因素、多因素Tm模型的计算结果进行对比分析。结果表明,在选取最优模型参数的条件下,SVR建立的Tm模型比本地化的单因素和多因素Tm模型的精度更高,验证了支持向量机回归在T_m建模方面的可行性。