【摘 要】
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支持向量机（Suppoa Vector Machine，简称SVM）是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。本文利用1996—2005年6—9月丰满流域7个主要站
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支持向量机（Suppoa Vector Machine，简称SVM）是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。本文利用1996—2005年6—9月丰满流域7个主要站点的降水资料和NCEP850hPa、700hPa、500hPa垂直速度、水汽通量、涡度、散度的再分析资料，分别建立丰满流域7个主要站点的SVM回归模型，并进行相应的预报检验，实验结果显示：SVM回归模型效率高、准确率较高、预报绝对误差小，具有较好的预报能力。
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