svm降雨量滚动预测代码

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svm降雨量滚动预测代码

详 情 说 明

降雨量预测是水文气象领域的重要课题，而支持向量机（SVM）因其出色的非线性建模能力常被用于此类时间序列预测问题。采用三个月历史降雨量数据预测未来三个月降雨量的滚动预测方法，能有效捕捉降雨的季节性特征和短期变化规律。

滚动预测的核心思路是以滑动窗口形式动态更新输入数据。具体实现时，将五年的历史降雨量数据按三个月为时间步长切割为连续片段，每个片段作为输入特征，后三个月数据作为预测目标。训练阶段通过SVM学习历史数据与未来降雨量的映射关系，测试阶段则采用迭代预测方式：每次预测三个月后，将预测结果部分反馈到输入窗口以保持时间连续性。

实验表明这种方法对五年降雨量数据的回溯检验精度较高，关键在于两点：一是SVM通过核函数处理降雨数据的非线性特征，二是滚动机制避免了长期预测的误差累积。该方法可扩展至未知年份预测，但需注意模型需定期用新数据重新训练以适应气候变化等外部因素。实际应用时可结合特征工程（如添加月份周期特征）进一步提升预测稳定性。