サポートベクターマシンと粒子群最適化（PSO-SVM）アルゴリズムに基づく降水データの予測

降水は天気予報において非常に重要なテーマです。天気予報、特に降水予測は、気温、湿度、風速および風向などの従属変数を予測するためにさまざまなパラメータに依存するため、複雑なタスクを提起します。これらのパラメータは時々刻々と変化し、気象計算は地理的位置とその大気変数によって異なります。降水の予測精度を向上させるために、このコンテキストでは、従来の降水で使用される線形閾値を置き換えるために、粒子群最適化（PSO）を用いたサポートベクターマシンに基づく降雨予測モデルを提案します。パラメータ選択はSVMの予測精度に重大な影響を与え、PSOがSVMの最適なパラメータを見つけるために提案されました。PSO-SVMアルゴリズムは、降水予測のためのモデルの訓練に過去のデータを使用することで、様々な人々が賢明かつ知的な決定を下すために役立つ情報となります。シミュレーションは、提案したアルゴリズムが他の条件が同等である場合、実験データのセットに基づく直接予測モデルよりもはるかに優れた精度を持つことを示しています。一方で、シミュレーション結果は、機械学習で使用されるSVM-PSOモデルの有効性と利点を示し、より多くの関連属性を使用して従属変数を予測することで改善の可能性を約束します。