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人工神经网络及支持向量机在降雨量预报中的应用
人工神经网络及支持向量机在降雨量预报中的应用
随着科技的不断发展，人类对自然变化的认识和预测能力不断提高。气象科学作为研究气候、天气等方面最直接的学科之一，一直以来都是人类学问中很重要的分支，随着我国经济、交通、农业等各个领域的发展，针对一些灾害性气象预报的准确程度一直是人们所关心的话题。而降雨量的预测在种植、水利工程、城市排水等领域也十分关键。为了提高降雨量预测的准确性，越来越多的学者们将人工神经网络及支持向量机等模型应用到了降雨量预报中。
一、人工神经网络在降雨量预报中的应用
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模拟人类神经系统的计算模型，其结构基于生物神经元之间的连接和传递。其学习能力和泛化能力较强，适合于处理有固定输出结果的复杂输入输出映射问题。这种模型通过从已知的输入输出训练数据集中学习到模式，然后将该模式应用到未知数据中，来实现预测。
在降雨量预报中，神经网络可用于建立多层神经网络模型以进行降雨量的预测。首先需要进行数据处理，包括数据采集、数据清洗和数据预处理等步骤，以保证输入数据的质量。而后将处理后的数据作为模型的输入，经过训练和测试后，得到一个能够准确预测降雨量的模型。
杨承祥等人通过利用单因子模型后选出影响较大的变量作为输入向量，建立降雨预测模型。在神经网络中，将网络分为输入、输出和隐层。输入层每个神经元对应一个输入变量，隐藏层神经元个数可通过试验确定，输出层则代表降雨预测</span>。试验结果表明，该模型可以有效预测未来降雨时间序列。</p>
另外，人工神经网络也可以在气象站点数据不够的情况下，利用卫星遥感数据进行多尺度气象信息的提取，然后结合气象站点数据进行模型训练。研究表明，采用这种方法可以有效提高降雨量预测的准确性。</p>
二、支持向量机在降雨量预报中的应用
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种新兴的模式识别和机器学习技术，其能够快速、准确地解决复杂的非线性分类和回归问题。SVM把分类的任务转化为寻求最优超平面的问题，通过处理高维的数据，来达到高准确率的目的。
SVM模型通过核函数的方式将样本映射到高维空间，使得该问题成为高维线性可分问题，然后通过构造超平面对样本进行分类或进行回归预测。在降雨量预测中，SVM可用于构建降雨量预测模型。
神农架地区由于气候较为特殊，当地有大量的气象数据，但是经常被突发的降雨所干扰。因此，针对这一问题，地方研究人员采用支持向量机对原始数据进行处理，取得了很好的预测效果。同样，彭凤鸣等人在浙江南岩地区利用SVM对气象数据进行处理，得到了很高的降雨量预测准确度。
结论
在人工神经网络和支持向量机这两种模型中，适用于气象预测的场景各异。人工神经网络适用于建模复杂、输入变量较多，输出结果带有一定的模糊性的预测，例如某个时刻的未来气温的变化。而支持向量机更适用于输入变量较少、输出结果明确的场景，例如某个地区未来24小时的降雨量。
当然，这两种模型也有各自存在的缺点，例如SVM在数据量较大时计算速度会很慢，而普通的神经网络模型受到局部最优解的影响，导致训练集和测试集的误差较大。因此，在进行降雨预测时，应根据具体场景来选择适用的模型，进行参数调整，以达到最佳的预测效果。
总之，随着科技不断的进步，人类对自然现象的认识和预测能力不断提高，人工神经网络和支持向量机等模型的出现，极大地提高了降雨量预测的精度和准确性。相信随着技术的不断完善，各种模型的融合使用，将会在气象领域发挥越来越重要的作用。