摘要
气象预测是气象学研究的重要领域，对农业生产、灾害预警、航空航天等方面具有重要意义。
传统的统计方法和数值模型在预测精度和效率方面存在局限性。
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种新兴的机器学习方法，具有较强的非线性处理能力和泛化能力，在气象预测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了气象预测的研究背景和意义，以及SVM回归的基本原理和应用。
其次，综述了国内外基于SVM回归的气象预测方法研究现状，包括数据预处理、参数优化、模型组合等方面。
然后，分析了不同气象要素(如温度、降水、风速等)的预测研究进展，比较了不同SVM回归模型的优缺点。
最后，总结了现有研究存在的问题，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：气象预测；支持向量机回归；数据预处理；参数优化；模型组合
气象预测是指根据大气运动规律和物理过程，利用当前和历史气象观测数据，对未来一段时间内气象要素变化做出估计和预报。
准确的气象预测对于防灾减灾、农业生产、交通运输、航空航天等领域具有重要意义。
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