基于随机森林原理的郑州汛期降水量预报

计算机网络时代,机器学习方法不断更新并被广泛应用于金融、医学、生物学等多个领域。以进一步提高降水量预报准确率为目的,将机器学习方法应用于降水量预报,介绍了一种以随机森林为基础的汛期降水量预报模型,以郑州为例,使用随机森林预报汛期降水量,将随机森林的预报结果与BP神经网络的预报结果进行比较,结果显示,随机森林预报精度越高,准确率越高,同时避免了过度拟合的问题,稳定性强。