基于機器學習支持向量機SVM的天氣識別和預(yù)報
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用機器學習中有監(jiān)督學習模型支持向量機SVM來進行強對流天氣的識別和預(yù)報。強對流天氣的發(fā)生可以看作是小概率事件，因此強對流天氣的預(yù)警問題可以作為不平衡數(shù)據(jù)分類問題來處理。在SVM的應(yīng)用上結(jié)合判別準則來對不平衡數(shù)據(jù)進行處理，更好的對強對流天氣進行預(yù)警。本文從數(shù)據(jù)的獲取、訓練算法的選擇、算法的應(yīng)用、實驗結(jié)果的評估幾個方面進行了詳細的描述。通過采用丹佛地區(qū)的數(shù)據(jù)進行大量試驗，排除了不平衡數(shù)據(jù)對分類的干擾，提高了強對流天氣識別的準確度。
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