近似支持向量机在单站能见度预报中的应用

<正>1引言水平能见度与人类社会生产生活息息相关,一些学者进行了相关研究[1-3]。支持向量机(SVM)[4]在解决小样本、非线性问题中优势明显,被多次应用于气象预报试验[5-7]。近似支持向量机(PSVM)[8、9]是SVM的变形算法,降低了计算复杂度,训练效率提高,仍具备良好的泛化性。我国许多地区冬季能见度一般较差,本文利用T511数值预报产品和单站观测资料,针对单站能见度变化特点,采用PSVM算法,开展冬季分类与回归结合的能见度预报模型研究。