【摘 要】
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为提高热带气旋(TC)强度预报的精度，将支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)引入TC强度预报领域。由于SVM和ANN的参数直接影响到模型的泛化能力和预报性能，文中将粒子群算法
【机 构】
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94816部队气象中心,福州350002
【出 处】
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2012年全国重大天气过程总结和预报技术经验交流会
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为提高热带气旋(TC)强度预报的精度，将支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)引入TC强度预报领域。由于SVM和ANN的参数直接影响到模型的泛化能力和预报性能，文中将粒子群算法(PSO)用来对SVM和ANN的参数进行"自动"寻优。通过训练和预报试验，所建立的PSOSVM和PSO-ANN两种模型对于热带气旋强度均有比较好的预报能力，且PSO-SVM模型的预报能力优于PSO-ANN模型。
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