基于 SVM 的不平衡数据分类方法及在雷电潜势预报中的应用1

【支持向量机（SVM）理论基础】 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过构造最大边距超平面来实现分类，这个超平面能够将不同类别的数据点分隔得尽可能远。在二维空间中，这个超平面可以理解为一条直线；在更高维度中，它可能是一个超平面。SVM的核心思想是找到一个最优分类边界，使得两类样本距离这个边界最远，这样能确保新的未知样本被正确分类。 SVM的关键组成部分包括核函数和松弛变量。核函数能够将原始数据映射到高维特征空间，使得原本线性不可分的数据在新空间中变得线性可分。常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核（RBF）等。松弛变量则允许在保证分类性能的同时，允许一些样本错误分类，以增加模型的泛化能力。 【数据不平衡问题】 在实际数据集中，往往会出现某些类别的样本数量远远多于其他类别，这种现象称为数据不平衡。对于SVM来说，如果训练数据不平衡，模型可能会偏向于数量较多的类别，导致对少数类别的识别性能下降。这种问题在雷电潜势预报中尤为显著，因为正常天气样本通常远超过雷电天气样本。 【SMOTE过采样技术】 为了应对数据不平衡问题，一种常用的方法是过采样（Over-sampling），即增加少数类别的样本数量。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种典型的过采样方法，它通过在少数类别样本之间创建合成新样本，以增加其代表性。SMOTE算法基于少数类别样本之间的几何距离生成新样本，既保持了原有类别的分布，又避免了简单复制样本导致的过拟合风险。 【改进的SVM】 针对数据不平衡，本文提出了结合SMOTE过采样和改进的SVM算法。改进的SVM可能包括调整惩罚参数C和核函数参数γ，或者采用特定的核函数策略，以更好地处理不均衡数据。这种方法旨在提升SVM在处理不平衡数据时的分类精度，尤其是对少数类别的识别。 【雷电潜势预报模型】 在雷电潜势预报中，利用SVM的非线性模型构建能力，结合重庆地区的气象数据和雷电发生机制，可以建立预测模型。该模型通过对历史雷电和非雷电样本的预处理（如SMOTE过采样），训练出一个能够区分雷电天气与非雷电天气的SVM分类器。模型的预测结果可以帮助预报未来24小时的雷电情况，为防雷工作提供决策支持。 【系统开发】 基于Visual Studio 2010和Sql Server 2005数据库，开发了重庆地区雷电潜势预报系统。系统包含多个功能模块，如登录模块、基础信息管理、数据预处理、模型构建、手动预测和自动预测等。用户可以通过输入当天的气象数据，系统会根据SVM模型进行分析，得出未来雷电预测结果并直观展示。 【结论】 结合SMOTE过采样和改进的SVM算法，提出的雷电潜势预测模型在处理数据不平衡问题上表现优秀，对雷电天气的预测也达到了良好的效果。此方法不仅提高了SVM在不平衡数据上的分类性能，还在实际业务中得到了应用，对于雷电灾害的预防具有重要意义。