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支持向量机(Support Vector Machines)方法,简称SVM方法。SVM方法是计算机学习的一种新方法,是基于历史数据建立预报预测模型的有效工具。这一方法数学推导严密,理论基础坚实,已经成为预测预报、模式识别、计算智能等领域的热点技术,受到了国内外的广泛关注。作为月降水定量预报方法的尝试,利用那曲县及安多县的月平均常规气象资料及74个环流场资料,利用国家局陈永义老师等开发的支持向量机学习建模预报软件平台(SVM2.0)作了那曲县月降水量预报试验,其结果显示出了该方法有一定的预报能力。 相似文献
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随着全球工业化的不断发展,城市化面积的不断增大以及人口的迅速增长等众多因素的影响,气候变暖已成为不争的事实,在这样的大背景下,那曲县的气候变化也表现的较为明显,年平均气温一直在逐渐上升,上升幅度在0.5℃/10a,年平均降水量也是随着年代逐渐增多,增幅在15.5mm/10a;各层地温呈上升趋势,蒸发量、日照时数缓慢减少,冻土厚度缩减;不同程度的雪灾发生概率较高,干旱发生频率达到50%以上;气候变化对淡水资源、牧业生产、民众的生产生活产生了较大影响;我们应通过政府与社会公众共同协作采取具体有效的措施和方法,努力做到减少人类活动对气候变化所产生的不利影响。 相似文献
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那曲地区近五十年气温变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
气温是气候变化的重要特征之一，本文通过对那曲地区七个观测站近五十年气温资料的分析，揭示那曲地区气温变化规律。 相似文献
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