【摘 要】
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利用支持向量机方法(SVM)结合实况降水资料与T639模式输出的40个物理量分别建立了北京地区延庆、密云、房山和观象台4个站点的夏季晴雨预报模型,并提取历史降水日中T639模式
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利用支持向量机方法(SVM)结合实况降水资料与T639模式输出的40个物理量分别建立了北京地区延庆、密云、房山和观象台4个站点的夏季晴雨预报模型,并提取历史降水日中T639模式输出物理量,进行多元线性回归分析,建立降水量预报方程,在SVM预报的降水日,以建立的预报方程制作北京地区定量降水预报产品.在2011汛期对预报模型进行了业务试运行检验.检验结果表明,经过SVM方法学习后建立的站点晴雨预报效果优于T639直接输出的晴雨预报效果,08～20时段和20～08时段4站晴雨预报平均准确率分别提高了20.06％和9.45％.SVM对T639的晴雨预报效果有显著的改进;对北京地区降水量级的改进实验表明在现有样本容量的情况下,建立的多元线性回归方程对于降水量级的预报已经具有一定的预报能力.对北京地区夏季晴雨预报和定量降水预报有一定的客观参考价值.
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