Abstract-Weather förutsägelse är en utmanande uppgift för forskare och har dragit en hel del forskningsintresse under de senaste åren. Litteraturstudier har visat att maskininlärningsteknik har uppnått bättre prestanda än traditionella statistiska metoder. I detta dokument presenteras en tillämpning av Support Vector Machines (SVMs) för väderprognoser. Tidsseriedata för daglig maximal temperatur på en plats analyseras för att förutsäga den maximala temperaturen för nästa dag på den platsen baserat på den dagliga maximala temperaturen för en spännvidd av tidigare n dagar som kallas ordning av inmatningen. Systemets prestanda observeras under olika tidsperioder på 2 till 10 dagar med hjälp av optimala värden för kärnans funktion. Icke linjär regressionsmetod anses vara lämplig för att träna SVM för detta program. Resultaten jämförs med Multi Layer Perceptron (MLP) tränas med back-propagation algoritm och prestanda SVM har visat sig vara konsekvent bättre.
Y.Radhika och M.Shashi REF presenterar en tillämpning av Support Vector Machines (SVMs) för väderprognoser.
Atmospheric Temperature Prediction using Support Vector Machines
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Theory and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}