摘要
前言
冰雹、飑线、大风等强对流性天气是自然界中严重的灾害天气，常对工农业生产和人民生命财产造成很大危害。然而至今仍对其缺少行之有效的预报方法。近年来，随着支持向量机（SVM是Suport Vector Machine的英文缩写）方法的逐步完善，支持向量机已经成为倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法，它是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法，基本上不涉及概率测度及大数定律等，因此不同于现有的统计方法。从本质上看，它避开了从归纳到演绎的传统过程，实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”，大大简化了通常的分类和回归等问题。冯汉中等人用SVM对四川盆地片区面雨量进行过分类实验，
