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研究基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归在汛期旱涝预测中的应用．根据浙江省38个测站的降水量资料，用正态化Z指数对汛期旱涝等级进行划分，得到了能够反映全省旱涝状况的指标．以此指标作为预测量，通过相关分析从前期大气环流场、海温场中选取高相关预测因子，应用逐步回归和SVM回归技术分别建立浙江省汛期旱涝短期气候预测模型，并进行了对比分析．结果表明：SVM回归模型集中了众多预测因子的预测信息，有效地利用了支持向量机方法的非线性映射能力，无论在历史样本拟合的精度上还是模型实际预测的能力上都比传统的逐步回归方法有一定提高，具有较好的应用效果． 相似文献
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