基于SVM的强对流分类识别方法的研究

基于SVM的强对流分类识别方法的研究.pdf
支持向量机(SVM)是近年来迅速发展的一种基于小样本的统计学习理论,应用该方法进行强对流分类识别的研究,将冰雹、短时强降水和一般性降水作为识别类型,利用SCIT算法获取历史个例的雷达三维风暴信息作为判别因子,建立强对流天气分类模型,取得了较好效果,为短临业务中强对流识别预报模型提供了新方法和新思路.
作者：米洁 王楠 刘佩佩
作者单位：陕西省气象局,西安,710014安康市气象局,安康,725000
母体文献：中国气象学会雷达气象学委员会新一代天气雷达发展20周年学术交流会论文集
会议名称：中国气象学会雷达气象学委员会新一代天气雷达发展20周年学术交流会  
会议时间：2018年9月1日
会议地点：合肥
主办单位：中国气象学会,中国气象局
语种：chi
分类号：TN9P45
关键词：强对流天气  短临预报  支持向量机  分类模型
在线出版日期：2022年5月27日
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2024-12-3 19:52 上传 基于SVM的强对流分类识别方法的研究.pdf

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