基于机器学习的降水数据分析算法的研究

发布时间：2025-07-07 00:01

　　降水问题一直是气象预报中非常关键的课题。气象预报,特别是降水预报是一项复杂的任务,因为它依赖于各种参数变量如温度,湿度,风速和风向等来预测。这些变量随时都在变化,不同地理位置的天气计算也随之变化。为了提高降水预测模型的预测精度,本文提出了一种基于支持向量机的粒子群优化(PSO-SVM)预测模型,以取代传统降水中使用的线性阈值方法。在支持向量机算法中,选择参数是对其预测精度有重要影响的问题,针对该问题,提出了采用粒子群优化算法寻找支持向量机模型的最优参数。PSO-SVM算法通过使用历史数据训练模型进行降水预报,输出一个有效的结果,帮助各行各业的人做出最适合的决策。实验表明,在相同条件下,所提出的算法的性能比基于同一组实验数据的直接预测模型的准确度好得多。同时通过与其他优化方法的对比,说明PSO在优化SVM参数上的优势。另一方面,实验结果也证明了使用的SVM-PSO模型的有效性和优点。在上述研究的基础上,为了进一步提高模型的效率,采用深度置信网络对数据规模较大的气象数据进行分析预测。分析结果表明,由于其在数据处理上采用批处理技术减少模型建立的时间,在模型应用时不再重新建立模型的特性,在实际应...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．?１最优分类面示意图??

＝冷１丨??图２．?１最优分类面示意图??如图２．１所示是ＳＶＭ算法实现对线性可分样本的分类。图２．１中的方和圆分别代表??０，１两种观测样本，＃表示分类超平面，％和／／２是包含两个样本的所在平面即为一个??分类超平面。显而易见巧和义距离样本距离为０，不利于分类，分类间隔??＝?....

图４．５训练集在不同参数优化算法下的最佳分类准确率曲线??本文实验样本数为?２００，?４００，?６００，?８００，１０００，１２００，?１４００，?１６００，１８００，２０００，??对于每?

若ｇｅｎ达到最大迭代次数时，或者满足程序的停止标准，最终获得ＳＶＭ模型的最??优参数。否则，需要返回到步骤２。结束训练和验证程序，得到ＰＳＯ－ＳＶＭ模型的结果。??ＳＶＭ－ＰＳＯ预测模型图如图４．４所示。??（开始）??，??数据预处理?Ｎ??１?－Ｔ－?１?｜?＞?种群规??训....

图４．?６对训练集进行预测得到是准确率随数据规模变化的曲线??３１??

数据作为测试集用于验证模型准确率。根据试算，取敏感系数＾＝０．００１?（默认系数），对??惩罚因子Ｃ和核函数宽度系数ｇ采用四种不同的寻优算法对参数进行寻优。??如图４．５所示，是训练集在不同参数优化算法下最终ＣＶ意义下的最佳分类准确率??曲线。其中ＣＶ是变异系数（Ｃｏｅｆｆｉｃｉ....

图４．?７不同模型对测试集的准确率曲线??图４．７是将测试数据放入训练好的ｍｏｄｅｌ中运行得到的准确率曲线

南京信息工程？人学硕上学位论文??如图４．６所示，图中的曲线是使用训练产生的ｍｏｄｅｌ对训练集进行预测得到是准确??率随数据规模变化的曲线。由训练集训练出的ＳＶＭ算法ｍｏｄｅｌ包含最佳的ＲＢＦ核参数??ｇ和惩罚参数ｃ，将训练集中的标签去除，放入该模型进行预测，然后将预测结果和实?....

本文编号：4056176