基于改进量子优化算法的支持向量机天气预测方法[发明专利]
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专利名称：基于改进量子优化算法的支持向量机天气预测方法专利类型：发明专利
发明人：董玉民,张津磊
申请号：CN202011062745.2
申请日：20200930
公开号：CN112200353B
公开日：
20220617
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及计算机数据处理技术领域，具体涉及一种基于改进量子优化算法的支持向量机天气预测方法，包括以下步骤：S1、获取天气数据，并对天气数据进行预处理；S2、根据SVM算法构建SVM天气预测模型；S3、基于改进的量子遗传算法，搜寻SVM天气预测模型的最佳核函数和最佳核函数的核参数；S4、基于最佳核函数和最佳核函数的核参数优化SVM天气预测模型，获取最优SVM天气预测模型；S5、将预处理后的天气数据导入到最优SVM天气预测模型中，对短期天气进行天气预测。
本发明解决了传统天气预测方法在短期天气预测上精确度不够高的问题。
申请人：重庆师范大学
地址：400030 重庆市沙坪坝区大学城中路37号
国籍：CN
代理机构：重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙)
代理人：康奇刚
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