【摘 要】
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本文研究基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在热带气旋路径预报中的应用。利用影响热带气旋的气候学和持续性因子,经过相关分析,提取高相关因子,然后分别采用支持
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本文研究基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在热带气旋路径预报中的应用。利用影响热带气旋的气候学和持续性因子,经过相关分析,提取高相关因子,然后分别采用支持向量机和逐步回归方法建立西太平洋地区24,、48、72、96、120小时热带气旋路径中期预报模型。通过对2006-2010年的试报,结果表明：支持向量机回归模型无论在历史样本拟合的精度上还是在实际预报的能力上都优于逐步回归模型,而且这种优势随着预报时效的延长越来越明显。
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