| SVM多分类器协同挖掘局域气象数据 |
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| 引用本文： | 滕少华,樊继慧,陈潇,张巍,刘冬宁.SVM多分类器协同挖掘局域气象数据[J].广西大学学报(自然科学版),2014(5). |
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| 作者姓名： | 滕少华 樊继慧 陈潇 张巍 刘冬宁 |
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| 作者单位： | 1. 广东工业大学 计算机学院,广东 广州,510006
2. 广东工业大学 计算机学院，广东 广州 510006; 广州市萝岗区气象局，广东 广州 510006 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目(10451009001004804，9151009001000007)；广东省科技计划项目(2012B091000173，2013B010401029)；教育部重点实验室基金资助项目(110411)；广州市科技计划项目，韶关市科技计划项目 |
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| 摘 要： | 为有效应对频发的局域气象灾害，急需深入研究局域环境下降雨量的气象数据挖掘技术，以提高降雨预测的准确率。提出了一个基于支持向量机的多组合器协同分析方法，构建了一个多组合器协同分析模型，通过用气象数据的实证性分析与实验，实验结果表明：该多组合器协同分析模型具有较高的预测准确性和分类稳定性。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 支持向量机 组合分析器 局域气象数据 协同工作 |
Application of SVM-based multi-classifiers in miningcooperatively local area meteorological data |
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| TENG Shao-hua,FAN Ji-hui,CHEN Xiao,ZHANG Wei,LIU Dong-ning.Application of SVM-based multi-classifiers in miningcooperatively local area meteorological data[J].Journal of Guangxi University(Natural Science Edition),2014(5). |
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| Authors: | TENG Shao-hua FAN Ji-hui CHEN Xiao ZHANG Wei LIU Dong-ning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data mining SVM multi-classifier model local area meteorological data cooperation work |
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