支持向量机方法在内蒙古客观温度预报中的应用

作者：杭月荷,孙鑫

摘要：文章将数据挖掘技术中的支持向量机回归方法应用于内蒙古乡镇站点的日最高、最低气温预报。利用内蒙古2015年12月至2018年11月共3年的逐1h自动气象站观测和欧洲中期天气预报中心数值预报产品历史资料,选取了36个典型物理量作为预报因子,分别建立了分季节、逐站点、逐时次的日最高、最低气温预报模型,并用逐步筛选法确定模型参数。应用该模型制作了一年的实时最高、最低气温预报,并对预报效果进行客观检验。结果表明:支持向量机预报方法在欧洲中期数值预报产品的基础上,预报准确率有大幅提升,预报平均绝对误差减小,具有显著的订正效果。同时对比了内蒙古气象台乡镇指导预报检验评分,发现该模型产品效果优于内蒙古指导产品,具有较高的业务参考价值。

发文机构：内蒙古气象台

关键词：支持向量机客观温度预报数据挖掘Support vector machineObjective temperature predictionData mining

分类号： P457.3[天文地球—大气科学及气象学]P456.7