| 基于支持向量机回归的大气加权平均温度 |
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| 引用本文： | 李松青,刘立龙,容静,周威,刘林波.基于支持向量机回归的大气加权平均温度[J].桂林理工大学学报,2019,39(3):656-660. |
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| 作者姓名： | 李松青 刘立龙 容静 周威 刘林波 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541006;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;广西八桂学者岗位专项经费项目 |
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| 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Ｔｍ 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Ｔｍ 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Ｔｍ模型，然后计算２０１５年的Ｔｍ，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Ｔｍ 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Ｔｍ 模型比本地化的单因素和多因素Ｔｍ 模型的精度更高，验证了支持向量机回归在Ｔｍ 建模方面的可行性。
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| 关 键 词： | 支持向量机回归（ＳＶＲ） 大气加权平均温度（Ｔｍ）模型 线性回归 精度分析 |
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