基于支持向量机回归的大气加权平均温度

来源期刊：桂林理工大学学报2019年第3期

论文作者：李松青 刘立龙 容静 周威 刘林波

文章页码：656 - 660

关键词：支持向量机回归(SVR);大气加权平均温度(T_m)模型;线性回归;精度分析;

摘    要：提出一种基于支持向量机回归方法建立的以当地气象数据为输入参数、数值积分法计算的T_m为输出参数进行训练得到的大气加权平均温度模型。选取广西地区4个探空站提供的2013—2014年的气象数据和T_m数据为训练样本,2015年的两类数据为测试样本,取得最优的模型参数,并以此建立最优的T_m模型,然后计算2015年的T_m,将其结果与采用线性回归法建立的广西地区的单因素、多因素T_m模型的计算结果进行对比分析。结果表明,在选取最优模型参数的条件下,SVR建立的T_m模型比本地化的单因素和多因素T_m模型的精度更高,验证了支持向量机回归在T_m建模方面的可行性。