沙塵暴是一種災害性天氣,它的到來給國家的經(jīng)濟和人們的生活帶來了巨大的危害,沙塵暴的預報預警問題早就引起了國內外研究者們的關注。本文選用支持向量機方法,選取了合適的預報因子和數(shù)據(jù)集,建立了基于支持向量機的沙塵暴預報模型,并對模型中的核函數(shù)以及各參數(shù)進行了優(yōu)化。研究結果將有益于實現(xiàn)單個氣象臺站的沙塵暴預報預警,為相關部門進行防沙減災提供了科學依據(jù)。 本文的主要研究內容如下： (1)利用氣象臺站的日值數(shù)據(jù)和NCEP格點場的格點數(shù)據(jù),設計了基于支持向量機的沙塵暴預報模型。并且針對模型中使用單一核函數(shù)的局限性,利用組合核函數(shù)對傳統(tǒng)模型中的核函數(shù)進行了優(yōu)化,提出了一種組合核函數(shù)支持向量機模型。仿真實驗結果表明,本文提出的組合核函數(shù)支持向量機預報模型提高了預報的準確率,其成功界限指數(shù)比單一核函數(shù)支持向量機模型高出了大約2.79%。 (2)針對不平衡數(shù)據(jù)會導致支持向量機模型的分類超平面向少數(shù)類傾斜的問題,本文提出了一種處理不平衡數(shù)據(jù)的自適應空間混合采樣算法－SRU-AIBSMOTE算法。該算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)集內部不同類型樣本分布的真實情況,自適應地調整近鄰選擇策略,在邊界少數(shù)類樣本及其近鄰樣本...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.2松她變量的幾何示意圖

界超平面的垂直距離，相當于錯分的懲罰數(shù)。當被正確分類時（在兩條邊界之外)，等于0，且被錯分的偏差越大，的值就越大。如圖2.2所示，其中樣本X,被錯誤分類，它到自己應在的類的邊界距離（AB長度）就是他的松弛變量的值《,。12

圖2.3非線性可分SVM

在這樣的直線或者是平面，人量問題的本質都是非線性的，分類問題也不例外。支持向量機能夠用來有效地解決非線性問題，這是其真正有價值的應用。如下圖2.3所示，其基本思想是通過映射將原來線性不可分的樣本（圖2.3(a))映射到高維空間（圖2.3(b))，使樣本集在新的空間中線性可分。....

圖2.5(a)沙塵暴發(fā)生年頻數(shù)

i234S6789101112圖2.5(a)沙塵暴發(fā)生年頻數(shù) 圖2.5(b)沙塵暴發(fā)生月頻數(shù)2.3.2預報因子的選擇沙塵暴發(fā)生的物理機制相當復雜，但必須具備三個必要條件：沙源、大風和不穩(wěn)定的空氣狀態(tài)。根據(jù)沙塵暴發(fā)生的條件，文獻采用了我國西北部范圍的NCE....

圖2.5

i234S6789101112圖2.5(a)沙塵暴發(fā)生年頻數(shù) 圖2.5(b)沙塵暴發(fā)生月頻數(shù)2.3.2預報因子的選擇沙塵暴發(fā)生的物理機制相當復雜，但必須具備三個必要條件：沙源、大風和不穩(wěn)定的空氣狀態(tài)。根據(jù)沙塵暴發(fā)生的條件，文獻采用了我國西北部范圍的NCE....

本文編號：4024671