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基于SVM的梅雨量预测方法_朱天一
近 100 多年来全球气候变化日益剧烈，各种天灾接踵而至， 夏季旱涝灾害是其中重要灾害之一。长江中下游梅雨期资料对度量当地夏季旱涝是一项主要指标。因此对梅雨总量的预测研究对研究长江中下游夏季旱涝情况有重要的意义。目前，在短期气候业务预测中，大多采用的是统计预测方法， 而这些方法很多是建立在线性相关的基础上。但是大气环流变化中的复杂性和非线性性， 往往决定预报因子与预报对象之间为非线性相关， 因此用传统的预测方法处理本质上具有非线性关系的问题时具有一定的局限性。然而， 支持向量机（Support Vector Machines，简称 SVM）方法是一种处理非线性分类和回归的有效方法，能够很好地处理小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题，被认为是目前针对小样本分类、回归等问题的最佳方法。
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