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支持向量机方法在机场跑道视程预报中的应用

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随 着计 算机 技 术 的发 展 和智 能技 术 的进步 ，智 能 机器 识别 技能 得 到很好 的发展 。基 于支 持 向量理 论 的
性 划 分 解 决 的样 本 集 通 过 非 线性 映 射 ‘ 射 到 高 维 ｐ映
特 征 空 间 中 高维 特 征 空 间寻 求 最优 划 分 超平 面， 在 从
２ Ｓ Ｍ 分 类 方 法 的基 本 原 理 Ｖ
Ｓ Ｍ 是 Ｖ ｐ ｉ Ｖ ａ ｎｋ Ｖ Ｎ等人 提 出 的基 于 统计 学 习理 论 的小样 本 学 习方 法 它依 据结 构 风 险最 小化 归纳 原 则 。以特征 空 间 中样 本 到最 优划 分 超平 面 的最 大 间隔
预报 释 用 中都发 挥 了重 要 作 用。但 它们 都 是 建立 在 线
第 ２ ９卷 第 ２期 ２１ ０ ０年 ６月
暴 雨灾 害
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朱 蕾 ， 国栋 ． Ｍ 方 法 在 机 场 跑道 视程 预报 中 的 应 用 『． 雨 灾 害 ，０ ０２ （ ：７ — ７ 朱 Ｓ Ｖ Ｊ暴 】 ２ １，９２ １ １ １ ５ ）
降方 法 来 构造 对 预 期 函数 的逼 近解 ， 通过 有 限给 定 数
目的观 测 所 得 的解 往 往 是 局 部 最 优 ， 报 效 果 仍 然 预
不理 想 。
而为解 决 非线 性 问题提 供 了较好 的方法 。
Ｓ Ｍ 的基 本 思 想 是 把 低 维 样 本 空 间 中 的难 于 线 Ｖ
２０ ０ ２年 将 Ｓ Ｍ 引入 气 象领 域 ： 汉 中等［ 绍 了处 理 Ｖ 冯 ９ １ 介 非 线 性分类 、 回归 等 问题 的 Ｓ Ｍ 的基 本 原理 及在 气象 Ｖ 研究 业 务 中 的应 用 前 景 ； 淑 群 、 东 渭 、 怀 敏 、 杨 燕 车 孙
法 如相 关 分 析 、 回归 方 法 、 尔 曼 滤 波 等 虽 然 在 数 值 卡
本 文利 用 自动 观测 站 资料 ， 分别 建 立 了乌鲁 木 齐
机 场 跑 道 视 程 大 于 ８ ０ ｍ 和 小 于 ８ ０ ｍ ２个 支 持 向 ０ ０
量 学 习 机 （Ｖ 推 理 模 型 。 进 行 了 跑 道 视 程 的预 测 Ｓ Ｍ） 并 试验 ， 旨在为跑 道 视程 预测 业务 提 供参 考 。
信息 中 自动识 别 并 提取 关 键信 息 的特 点 ，适合 处 理本 质上 的非 线性 问题 Ｓ Ｍ 于 ２ Ｖ ０世 纪 ９ ０年代 逐渐 成熟
发 展 起 来 ，近 年 在 气象 领 域 已得 到应 用 。 陈永 义 等［ ８ １
目标函数：Leabharlann ÷ Ｉｌ ｃ ） ｍｎ ｌｌ ∑矗 （ ｗ ＋
支持 向量机 （ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃ ｒＭａｈｎ 简 称 Ｓ Ｍ） 法 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ｃ ｉｅ ｏ Ｖ 方
是 一 种新 颖 的小 样 本机 器 学 习方 法。它具 有从 海 量 的
而实 现 了样本 空 间 的非 线 性分类 。其原 理 主要是 ：
给定 １ 样本 集 （ ） 以把 寻求 最优 划 分决 策 个 托， ， 可 函数 的 问题 转 化为 如下 的最 优化 问题：
报 、 试 验集的预报 、 检验集预测 的 Ｔ 对 对 Ｓ评 分 在 ４ ％～ ５ ８ ７ ％之 间 ， 高 Ｔ 较 Ｓ评 分 表 明 ： 建 Ｓ Ｍ 推 理 模 型 对 跑 道 视 程 具 有 所 Ｖ
一
定的预测能力 ， 为跑道视程预测业务提供参考 。 可
关 键 词 ： 持 向量 ￣ （Ｖ ； 理 模 型 ： 道 视 程 ； 支 ｃ Ｓ Ｍ） ｔ Ｌ 推 跑 分类 预测
作 为 划 分依 据 ， 立线 性 学 习机 ； 过在 高 维 空 间 中构 建 通 造 较 低 维 的 函数 集， 而 获得 好 的推 广 能力； 从 由于在 线 性 Ｓ Ｍ 学 习 机 中 样 本 点 仅 以 点 积 形 式 出现 。依 据 Ｖ
Ｍｅｃ ｒ ｒｅ 定理 引入 核 函数 很 容 易 得 到非 线 性 学 习机 ， 从
性相 关基 础上 的， 实 际应用 中存 在 一定 的局 限性 。 在 近 年来 ．具有 处 理非 线 性 问题 能 力 的人 工神 经 元模 型 方 法在 气象 上应 用 较多【］ ｌ。然 而 由于 神经 网络 的过学 习 － ］ 问题 和 对 因子 的过 敏感 问题 ． 过 基 于 系数 梯 度 的 陡 通
约束条 件 ：（ ・１ ｂ ２ １ ｘ＋ ） ） 全 局 最优 超平 面决 策 函数 ： Ｍ（ ＝ ｇ （ ｘ ｓ ｎ ） ： ｇ（ Ｓｎ 量 。ｉ ｂ ｙ Ｘ ｘ＋ （ ） （） １ 毒 ０ 应 用 Ｋ Ｔ条 件 可求 得 上 述 凸约束 下 的 凸规 划 的 Ｋ
中 图 分 类 号 ：４ ７ Ｐ５ ． ７ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ — ０ ５２ １ ） — １ １ ０ １ ４ ９ ４ （０ ０ ０ ７ — ５ ０ ｏ ２
１引 言
随着 数 值 预 报 以 及 数 值 预 报 产 品 释用 技 术 的 不 断发 展 ， 统 的基 于天 气 图 知识 的经 验预 报 在 实 际 的 传 天气 预报 业务 中逐 渐 被淡 化 。基 于 统计 理论 的预报 方
支 持 向量 机 方 法在 机 场 跑 道 视 程 预 报 中的 应 用
朱 蕾 ， 国栋 朱
（ 民航 新 疆 空 中交 通 管理 局 ， 乌鲁 木 齐 ８ ０ １ ） ３ ０ ６
摘 要： 用 ２０－２０ 利 ０ ４ ０ ６年 １ 月 至 次 年 二 月 的每 半 小 时一 次 的 自动气 象站 观测 资料 ， 别 建 立 了乌 鲁 木 齐 机 场 跑 道视 程 １ 分 大 于 ８ ０ ｍ 和 小 于 ８ ０ ｍ ２个 支 持 向量 学 习机 （ Ｍ） 理 模 型 ， 进 行 了跑 道视 程 的 预 测 试 验 ， 果 显 示 ： 训 练 集 的 回 ０ ０ Ｓ Ｖ 推 并 结 对

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支持向量机算法在气象预测中的应用研究

支持向量机算法在气象预测中的应用研究

支持向量机算法在气象预测中的应用研究近年来，随着气象学的发展和计算机技术的进步，气象预测已成为了人们生活中重要的一部分。

在此背景下，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法的出现为气象预测提供了一种新的解决方案。

本文将从SVM算法的基本原理、优势以及在气象预测中的应用等方面，探讨SVM算法在气象预测中的应用研究。

一、SVM算法的基本原理SVM算法是一种二类分类模型，其基本原理是将训练数据集从原始空间映射到高维特征空间中，并在特征空间中寻找一个最优超平面，将正负样本分开。

SVM的优化问题可以转化成一个凸优化问题，并采用拉格朗日乘子法求解。

SVM算法最大的特点是能够有效地避免过拟合现象，它在小样本、非线性和高维度的数据的分类和回归方面表现出色。

二、SVM算法的优势SVM算法在模式识别、数据挖掘、图像分析等领域取得了广泛的应用，其优势主要体现在以下几个方面：1. 可以将非线性问题转化成线性问题解决，提高了分类的准确率。

2. 可以避免过拟合现象，减少了噪声的影响。

3. 可以处理高维度的数据，具有良好的可扩展性。

4. 算法具有自适应性，可以根据样本的情况进行自适应调整。

三、SVM算法在气象预测中的应用SVM算法在气象预测中可以用于多个方面，如：气象要素预测、气候变化预测、风力预测等。

在这些应用场景中，SVM算法都表现出了极好的预测能力。

以气象要素预测为例，SVM算法可以提取数据中的特征，从而对气象要素进行预测。

一些研究者采用了SVM算法对我国东北地区冬季和夏季的气温进行了预测，结果表明，SVM模型比传统的气象预测方法具有更高的预测准确率和稳定性。

此外，SVM算法还可以应用于气压、湿度、降雨等气象要素的预测，可以提高气象预测的准确性和稳定性。

在风力预测方面，SVM算法也展现出了强大的预测能力。

风电场是一个需要重点预测的领域，而风速则是影响风电发电量的主要因素。

研究者们通过应用SVM模型对风速进行预测，能够有效地提高风电发电量的稳定性和可靠性。

应用支持向量机解决机场航班问题解析

应用支持向量机解决机场航班问题解析

2015 年南通大学数学建模比赛承诺书我们认真阅读了南通大学数学建模比赛规则。

我们完好理解，在比赛开始后参赛队员不可以以任何方式（包含电话、电子邮件、网上咨询等）与本队之外的任何人（包含指导教师）研究、议论与赛题有关的问题。

我们知道，剽窃他人的成就是违犯比赛规则的 , 假如引用他人的成就或其余公然的资料（包含网上查到的资料），一定依据规定的参照文件的表述方式在正文引用途和参照文件中明确列出。

我们郑重许诺，严格恪守比赛规则，以保证比赛的公正、公正性。

若有违犯比赛规则的行为，我们愿意担当由此惹起的全部结果。

我们受权南通大学数学建模比赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公然展现（包含进行网上公示，在书本、期刊和其余媒体进行正式或非正式发布等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B 中选择一项填写）： B参赛队员 (打印并署名 )：队员 1：张珂铭，学院、班级理学院信计 141 班队员 2：朱锋，学院、班级电子信息学院电科 134 班队员 3：朱海迪，学院、班级电子信息学院电信 131 班（论文纸质版与电子版中的以上信息一定一致，不过电子版中无需署名。

以上内容请认真查对，提交后将不再同意做任何改正。

如填写错误，论文可能被撤消评奖资格）日期：2015年5月18日比赛评阅编号（由比赛组委会评阅行进行编号）：题目航班延缓问题纲要因气象、航空器故障、飞翔保障设施不工作、以及其余原由 , 航空器不可以按估计时间腾飞时 , 称为航班延缓。

针对问题一，我们认识到机场航班延缓分为时间延缓，和直接撤消两种，为了较好反应机场延缓程度，本文引入乘客愤慨系数（各个地域不同样）的观点。

对机场不同延缓状况的区分，使判断结果更拥有科学性更合理。

针对问题二，现实中影响航班延缓的要素有好多，经过剖析本文以为天气，航空管束等为主要原由，为了较好反应多要素影响航班延缓的状况我们引入航班着陆率（ Aircraft Arrival Rates 简写 AAR）的观点，经过运用支持向量机（ SVM）模型能够求出确立的数值， AAR能够直接定量反应机场航班延缓的现象，针对本文研究的机场，在 AAR大于 52 时说明不存在延缓，当 AAR小于 52 且大于 48 时，说明存在一次地面延缓程序，也就是说发生延缓了。

处理非线性分类和回归问题的一种新方法(Ⅱ)——支持向量机方法在天气预报中的应用

处理非线性分类和回归问题的一种新方法(Ⅱ)——支持向量机方法在天气预报中的应用

处理非线性分类和回归问题的一种新方法(Ⅱ)——支持向量机方法在天气预报中的应用处理非线性分类和回归问题的一种新方法(Ⅱ)——支持向量机方法在天气预报中的应用摘要支持向量机方法是一种常用的机器学习方法，具有广泛的应用领域。

本文介绍了支持向量机方法的基本原理和算法，并探讨了其在天气预报中的应用。

通过收集并处理大量的气象数据，利用支持向量机方法构建了天气预报模型。

实验结果表明，支持向量机方法在天气预报中有着良好的性能，能够准确地对天气情况进行分类和回归预测。

关键词：支持向量机；非线性分类；回归问题；天气预报；应用1. 引言随着气候变化的加剧和人们对天气情况的需求不断增加，天气预报成为人们生活中不可或缺的一部分。

然而，由于天气情况的复杂性和非线性特征，传统的统计方法在天气预报中存在一定的局限性。

因此，需要引入新的方法来处理非线性分类和回归问题。

2. 支持向量机方法的基本原理支持向量机方法是一种基于统计学习理论的机器学习方法。

其基本原理是通过找到一个最优超平面来实现分类或回归任务。

支持向量机方法通过最大化两个不同类别样本之间的间隔，找到一个最优的超平面，实现简单高效的分类和回归。

而对于非线性问题，引入核函数可以将问题映射到高维特征空间中，进而实现非线性分类和回归。

3. 支持向量机方法的算法支持向量机方法的核心算法是通过求解一个凸二次规划问题来找到最优超平面。

常用的求解方法有序列最小优化算法（SMO）和内点法等。

通过优化算法，可以得到最佳的超平面参数，从而实现准确的分类和回归。

4. 支持向量机方法在天气预报中的应用针对天气预报的特点，本文提出了一种基于支持向量机方法的天气预报模型。

首先，收集并处理大量的气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等因素。

然后，通过特征选择和数据预处理等方法，得到合适的输入特征。

接下来，利用支持向量机方法，构建天气预报模型。

通过对多个气候样本进行训练，不断优化模型参数，从而实现对未来天气情况的预测。

应用支持向量机解决机场航班问题解析

应用支持向量机解决机场航班问题解析

2015年南通大学数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了南通大学数学建模竞赛规则。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的，如果引用别人的成果或其它公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。

我们授权南通大学数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从 A/B中选择一项填写）： __________ B ____________________ 参赛队员（打印并签名）：队员1：张珂铭 ______________ ，学院、班级理学院信计141班______________ 队员2：朱锋 ________________ ，学院、班级电子信息学院电科134班队员3： _______ 朱海迪 ______________ ，学院、班级电子信息学院电信131班（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。

以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。

如填写错误，论文可能被取消评奖资格）日期： 2015年 5月18日竞赛评阅编号（由竞赛组委会评阅前进行编号）：题目航班延误问题摘要因气象、航空器故障、飞行保障设备不工作、以及其他原因，航空器不能按预计时间起飞时，称为航班延误。

针对问题一，我们了解到机场航班延误分为时间延误，和直接取消两种，为了较好反映机场延误程度，本文引入乘客愤怒系数（各个地区不一样）的概念。

对机场不同延误情况的划分，使判定结果更具有科学性更合理。

针对问题二，现实中影响航班延误的因素有很多，经过分析本文认为天气，航空管制等为主要原因，为了较好反映多因素影响航班延误的情况我们引入航班着陆率（Aircraft Arrival Rates 简写AAR的概念，通过运用支持向量机（SVM模型可以求出确定的数值，AAF可以直接定量反映机场航班延误的现象，针对本文研究的机场，在AAR 大于52时说明不存在延误，当 AAF小、于52且大于48时，说明存在一次地面延迟程序，也就是说发生延误了。