朱佳
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 供职机构：南京信息工程大学大气物理学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 基于小波分解和最小二乘支持向量机的大气臭氧含量时间序列预测被引量：13
- 2010年
- 基于小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论,建立了将二者相结合的大气臭氧含量时间序列预测模型。采用香河等4个观测站的月平均臭氧总量观测样本,经小波分解为不同频段的子序列,将这些子序列分别进行LSSVM预测,最后经小波重构得到月平均臭氧总量时间序列预测结果。实验表明该方法能有效预测大气臭氧含量,与支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)的预测结果相比,该方法具有较高的预测精度。
- 朱佳王振会金天力郝晓静
- 关键词：小波分解最小二乘向量机时间序列预测大气臭氧
- 基于最小二乘支持向量机的雷暴预报初探被引量：9
- 2011年
- 利用2007年和2008年南京地区NCEP 1°×1°历史再分析资料和江苏省闪电定位资料,探讨最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在雷暴预报中的应用。将NCEP 1°×1°资料作为实况,选取了该资料与雷暴相关性较好的参数作为预报因子,而江苏省闪电定位资料则作为预报量,建立南京地区雷暴预报的最小二乘支持向量机模型,并用独立样本对模型进行预报检验。初步结果表明,该模型雷暴准确预报率为78.26%,虚假报警率为21.74%,预报技术评分TS为0.61。表明最小二乘支持向量机方法在雷暴6小时预报中是有效的。
- 王振会张祎朱佳
- 关键词：雷暴预报最小二乘支持向量机闪电定位资料NCEP资料
- 基于WT-LSSVM的大气臭氧含量时间序列预测
- 基于小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论,建立了将二者相结合的大气臭氧含量时间序列预测模型。采用香河等四个观测站的月平均臭氧总量观测样本,经小波分解为不同频段的子序列,将这些子序列分别进行LSSVM预测...
- 朱佳王振会金天力郝晓静
- 关键词：小波分解最小二乘向量机
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