【摘 要】
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支持向量机（SVM）是一种新型的机器学习方法.利用1999-2003年7月清远站每天08：00的探空资料,建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型,进行相应的预报实验,实验结果显示对应
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支持向量机（SVM）是一种新型的机器学习方法.利用1999-2003年7月清远站每天08：00的探空资料,建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型,进行相应的预报实验,实验结果显示对应的SVM分类模型效率高、准确率高,且泛化能力强,预报Ts评分非常理想,都达到80%以上;结果准确率并不会因为训练样本数目的减少而大幅度降低,具有良好的预报能力.对于某个特定的核函数,可通过调整误差惩罚参数C来得到性能最优的SVM.
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