支持向量机在大气污染预报中的应用研究

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摘要：支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型，并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明：支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势，为空气质量预报提供一种全新的模式。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95348X/200612/23536862.html

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关键词：支持向量机 应用研究 大气污染 向量机 非线性回归 大气污染预报 交叉验证 网格搜索