作者：孙田文; 房春琴; 燕东渭支持向量机回归t213产品降水量预报
摘要：降水量定量预报是精细化预报的要求之一，由于降水量的离散性和预报因子的非线性，用常规数理统计的方法做定量预报效果不理想。支持向量机（Support Vector Machine简称SVM）对处理非线性关系的问题有强大能力，且具有在海量信息中巧妙提取所关注预报对象特征的能力。应用2002-2004年夏季T213预报产品资料，用支持向量机回归原理做铜川降水量预报，从大量历史个例的数值预报产品信息中，提取有代表性的支持向量．建立铜川3个站未来2d每12h降水量预报方法。结果表明，该方法的试验数据预报结论与实况相关系数可达0．6，绝对差2．2，并经过检验数据检验，能够投入业务使用。
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