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機器學習在降水預報中的研究與應(yīng)用

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摘要 為了加強再分析資料的本地釋用，提高廣西降水預報準確率，采用廣西2019—2021年的4—6月降水數(shù)據(jù)和ERA5再分析數(shù)據(jù)，通過相關(guān)分析與主成分分析法對上百個降水因子進行特征選取，將降維后的因子作為9種機器學習方法的特征向量建立降水預測模型，篩選出最優(yōu)預報模型為SVR，其評價指標：R2為0.33，方差EVS為0.43，平均絕對誤差MAE為3.64。（剩余5380字）

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