【摘 要】
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气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机（SVM）算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解（EMD）算法在处理非平稳信号中的优势,采
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学信息与控制学院,广西壮族自治区气候中心
【基金项目】
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中国气象局新技术推广项目（CMATG2009MS19（2））资助
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气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机（SVM）算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解（EMD）算法在处理非平稳信号中的优势,采用将EMD与SVM相结合的短期气候预测方法,并应用到广西季节降水预报中。选取广西88个气象观测站1957—2005年6—8月逐年降水量的距平百分率序列作为试验数据,通过EMD算法将标准化处理后的距平百分率序列分解成多个本征模态函数（IMF）分量和一个趋势分量,在分解中针对EMD算法存在的端点极值问题选择两种方法分别进行处理,对比得出极
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