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利用数据挖掘方法探索流域尺度气象干旱预报的研究
被引量：
3
1
作者
措姆
加勇次成
红梅
《四川环境》
2018年第4期65-70,共6页
基于提高流域尺度的区域中长期气象干旱预报的准确度的考虑,采用支持向量机(SVM)和数据处理组合方法(GMDH)两种数据挖掘方法来识别时空气象相关性,并对这两种数据挖掘方法用于预测流域尺度的气象干旱预报性能进行对比。采用标准化降水指...
基于提高流域尺度的区域中长期气象干旱预报的准确度的考虑,采用支持向量机(SVM)和数据处理组合方法(GMDH)两种数据挖掘方法来识别时空气象相关性,并对这两种数据挖掘方法用于预测流域尺度的气象干旱预报性能进行对比。采用标准化降水指数(SPI)作为气象干旱严重度指数。采用颗粒群优化方法 (PSO)对两种数据挖掘方法GMDH和SVM模型进行优化。通过仿真实验表明,GMDH模型具有更好的预测稳定性,而SVM模型具有更好的预测准确度。
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关键词
气象
干旱
预报
标准化降水指数
支持向量机
数据处理的分组方法
粒子群优化
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职称材料
题名
利用数据挖掘方法探索流域尺度气象干旱预报的研究
被引量：
3
1
作者
措姆
加勇次成
红梅
机构
西藏山南市气象局
拉萨市自治区气象局
出处
《四川环境》
2018年第4期65-70,共6页
文摘
基于提高流域尺度的区域中长期气象干旱预报的准确度的考虑,采用支持向量机(SVM)和数据处理组合方法(GMDH)两种数据挖掘方法来识别时空气象相关性,并对这两种数据挖掘方法用于预测流域尺度的气象干旱预报性能进行对比。采用标准化降水指数(SPI)作为气象干旱严重度指数。采用颗粒群优化方法 (PSO)对两种数据挖掘方法GMDH和SVM模型进行优化。通过仿真实验表明,GMDH模型具有更好的预测稳定性,而SVM模型具有更好的预测准确度。
关键词
气象
干旱
预报
标准化降水指数
支持向量机
数据处理的分组方法
粒子群优化
Keywords
Meteorological drought prediction
standardized precipitation index
support vector machine
group method of datahandling
particle swarm optimization
分类号
X16 [环境科学与工程—环境科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用数据挖掘方法探索流域尺度气象干旱预报的研究
措姆
加勇次成
红梅
《四川环境》
2018
3
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