孙田文
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 供职机构：陕西省气象局更多>>
- 发文基金：陕西省科学技术研究发展计划项目国家科技基础条件平台建设计划更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 支持向量数据描述在西北暴雨预报中的应用试验被引量：19
- 2007年
- 传统机器学习中通常隐含假设所研究问题是类别平衡的,气象预报中预测灾害天气时就不满足这个假设,这时往往需要预测重要而稀少的正类(少数类)。传统机器学习以精度最大化为目标,在遇到不平衡类别问题时,容易训练出把所有实例都分为反类(多数类)的平庸的分类器。支持向量数据描述是从支持向量机(SVM)发展而来的基于核的机器学习方法,只使用一类样本就可以工作,适合于不平衡类别。以铜川暴雨预测作为试验对象,对SVM和支持向量数据描述(SVDD)进行了对比试验。试验结果表明对于这个不平衡类别问题SVDD具有优势。
- 燕东渭孙田文杨艳方建刚刘志镜
- 关键词：暴雨预测
- k-近邻法及铜川降雹预报试验被引量：3
- 2009年
- 分析了传统概率统计方法在天气预报中的局限性,简要介绍了基于实例的学习方法中最典型的k近邻法的基本原理。根据冰雹产生的物理机制,选取当日08时的7个高空因子,以连续8年的248个完整的数据样本为基础,将k近邻法应用于陕西铜川5月份冰雹预报,得到了较好的准确率(TS评分最高达到了0.444)。进而选取了2005年和2006年两年的数据,运用优选出的模型做了进一步预报检验,TS评分优于实际业务工作中预报人员用的传统方法,以及向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)。最后分析了实验结果,针对天气预报科学的特点,对k近邻法在其中的应用做了进一步展望。
- 燕东渭杨艳孙田文赵国令李明
- 关键词：K-近邻冰雹
- 陕西省干旱遥感监测与突发性暴雨监测预警系统研究
- 杜继稳刘安麟张弘李星敏梁生俊侯建中邓凤东景毅刚孙伟陈卫东张树誉孙田文赵俞飞朱海利刘勇赵奎峰王钊卓静宁志谦穆建利夏巧利高宇颜东渭周文涛
- 该研究建立了适用于陕西省的干旱评价指标体系和干旱预警指标体系；对干旱遥感监测的6种模型进行了全面研究，同时在研究的基础上建立了陕西省干旱遥感监测业务适用模型；而且研究并首次提出植被缺水指数法简化模型和用逐步回归拟合方法建...
- 关键词：
- 关键词：遥感干旱暴雨
