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基于支持向量机估算大气光学湍流廓线的研究
文献摘要：
主要利用支持向量机的机器学习方法开展估算大气光学湍流廓线的研究.通过选取沿海地区实测探空数据,利用温度、压强、相对湿度、风速、风速切变和温度切变实测廓线数据,依据支持向量机估算得到不同日期的大气光学湍流廓线,并与实际测量值进行比较.误差分析结果表明:在2018-05-05和2018-05-10,估算的大气光学湍流廓线与实际测量廓线的均方根误差分别为0.4461和0.3939,相关性分别为70.42％和62.17％.研究证明:根据实测数据训练学习得到的支持向量机模型能够较为准确地估算沿海地区大气光学湍流廓线,虽有一定误差,但大致趋势吻合,验证了支持向量机方法估算大气光学湍流廓线的可行性,从而为利用常规气象探空数据直接估算大气光学湍流廓线,并为建立相关模式的可能性打下基础.
文献关键词：
大气光学;湍流廓线;支持向量机;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
朱黎明;孙刚;陈多龙;张汉九;方圆;马学宾
作者机构：
安徽大学物质科学与信息技术研究院,安徽合肥230031;中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所大气光学重点实验室,安徽合肥230031;中国科学技术大学环境科学与光电技术学院,安徽合肥230031
文献出处：
引用格式：
[1]朱黎明;孙刚;陈多龙;张汉九;方圆;马学宾-.基于支持向量机估算大气光学湍流廓线的研究)[J].光学学报,2022(01):35-43
A类：
B类：
大气光学湍流,湍流廓线,机器学习方法,沿海地区,测探,探空数据,相对湿度,切变,同日,测量值,误差分析,数据训练,训练学,习得,支持向量机模型,虽有,支持向量机方法,相关模式,打下基础
AB值：
0.181218
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