27486.基于支持向量機(jī)的氣象預(yù)報方法研究

1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。本論文除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的內(nèi)容外，不包含其他人或其他機(jī)構(gòu)已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京信息工程大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。其他同志對本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了聲明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：逛盎盤簽字日期：墊[』：至：冱關(guān)于論文使用授權(quán)的說明南京信息工程大學(xué)、國家圖書館、中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)雜志社、中國科

2、學(xué)技術(shù)信息研究所的《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文，并通過網(wǎng)絡(luò)向社會提供信息服務(wù)。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布(包括刊登)論文的全部或部分內(nèi)容。論文的公布(包括刊登)授權(quán)南京信息工程大學(xué)研究生院辦理。留么開口保密(——年——月)(保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議)學(xué)位論文作者簽名：汪盔秀

3、指導(dǎo)教師簽名：簽字日期：砬碰：￡攻簽字日期：_紐巫4摘要本文針對短期氣候(月、季、年時間尺度)變化的非線性特征以及影響其變化的機(jī)制和因素的復(fù)雜性，研究了建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則基礎(chǔ)上的支持向量機(jī)(SVM)對短期氣候的預(yù)測能力，并將支持向量機(jī)在氣象領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。其主要研究內(nèi)容及進(jìn)展如下：(1)將一維時間序列觀測資料中蘊(yùn)含的豐富有用預(yù)報信息作為研究對象，以月平均溫度為實(shí)例，對比分析了結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EM

4、D)與最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的方法、不經(jīng)過EMD分解的LSSVM以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EMD和LSSVM相結(jié)合的方法性能優(yōu)于其他兩種方法，具有更高的預(yù)測精度和較好的推廣能力。(2)在短期氣候預(yù)測中，以浙北地區(qū)(5～9)月降水量為實(shí)例，對比分析了采用均生函數(shù)與支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合的短期氣候預(yù)測方法、不經(jīng)過均生函數(shù)處理的SVM方法及分段回歸方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明將均生函數(shù)和SVM相結(jié)合的方法用于短期氣候預(yù)測

5、中，為預(yù)報建模提供了新的思路和方法。(3)采用支持向量機(jī)分類方法，進(jìn)行災(zāi)害天氣預(yù)測預(yù)報的研究。寒冬災(zāi)害天氣的預(yù)測是將災(zāi)害天氣分為模式識別中的兩類(是、否災(zāi)害天氣)。本文選取預(yù)報因子來構(gòu)造氣象預(yù)測樣本，建立SVM二分類模型，并與RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SVM用于災(zāi)害天氣小概率事件的分類預(yù)測取得了較好的效果，可以進(jìn)一步用于災(zāi)害天氣預(yù)測的實(shí)踐。而夏季的高溫或涼夏這類災(zāi)害天氣的預(yù)測，則將災(zāi)害天氣分為三類(高溫、涼夏和正常)。同樣選