期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验
1
作者
顾锦荣
刘华强
孙预前
《气象与减灾研究》
2010年第3期22-26,共5页
支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检...
支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。
展开更多
关键词
支持向量机(SVM)
粒子群算法(PSO)
强度预报
热带气旋
下载PDF
职称材料
题名
粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验
1
作者
顾锦荣
刘华强
孙预前
机构
解放军理工大学气象学院
[
出处
《气象与减灾研究》
2010年第3期22-26,共5页
基金
国家自然科学基金项目(编号:40875055)
文摘
支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。
关键词
支持向量机(SVM)
粒子群算法(PSO)
强度预报
热带气旋
Keywords
Support Vector Machine(SVM)
Particle Swarm Optimization(PSO)
Intensity forecast
Tropical cyclone(TC).
分类号
P457.8 [天文地球—大气科学及气象学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验
顾锦荣
刘华强
孙预前
《气象与减灾研究》
2010
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部