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基于SMOTE算法与决策树的沙尘暴短期预警研究 被引量：2
1
作者 张振华 徐瑾辉 +3 位作者 李龙欣 马超 黄江楠 谢政宏 《徐州工程学院学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期40-46,共7页
针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题,建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型.该模型利用西北六省的气象观测数据,较好地解决了稀有类的分类问题,总体预测成功率达到76.25%.研究结果表明... 针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题,建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型.该模型利用西北六省的气象观测数据,较好地解决了稀有类的分类问题,总体预测成功率达到76.25%.研究结果表明该模型分类准确率高、泛化性能好、抗噪音、鲁棒性好,较好地解决了沙尘暴预测中不平衡样本的分类预测问题,可用于实际的沙尘暴预警. 展开更多
关键词 沙尘暴预测 稀有类分类 SMOTE 决策树
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