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基于SVM的梅雨量預測方法_朱天一
近 100 多年來全球氣候變化日益劇烈，各種天災接踵而至， 夏季旱澇災害是其中重要災害之一。長江中下游梅雨期資料對度量當地夏季旱澇是一項主要指標。因此對梅雨總量的預測研究對研究長江中下游夏季旱澇情況有重要的意義。目前，在短期氣候業務預測中，大多采用的是統計預測方法， 而這些方法很多是建立在線性相關的基礎上。但是大氣環流變化中的復雜性和非線性性， 往往決定預報因子與預報對象之間為非線性相關， 因此用傳統的預測方法處理本質上具有非線性關系的問題時具有一定的局限性。然而， 支持向量機（Support Vector Machines，簡稱 SVM）方法是一種處理非線性分類和回歸的有效方法，能夠很好地處理小樣本、非線性、高維數和局部極小點等實際問題，被認為是目前針對小樣本分類、回歸等問題的最佳方法。
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