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基于HY-FMV模型的雷暴天气预测研究
被引量:
1
1
作者
谢志敏
徐晓伟
+4 位作者
黄瑞芳
林青慧
李峥
陈昕
赵江华
《科研信息化技术与应用》
2018年第2期71-78,共8页
本文以极端天气中的雷暴天气为研究对象,基于历史气象数据预测未来三小时是否发生雷暴。为预测雷暴是否发生,本文分别对极端天气气象数据的采样、数据预处理、特征选择,以及建模分析进行了研究,最终提出一种基于机器学习方法的HY-FMV模...
本文以极端天气中的雷暴天气为研究对象,基于历史气象数据预测未来三小时是否发生雷暴。为预测雷暴是否发生,本文分别对极端天气气象数据的采样、数据预处理、特征选择,以及建模分析进行了研究,最终提出一种基于机器学习方法的HY-FMV模型框架对雷暴天气进行预测。该模型采用混合模型进行数据预处理,基于概率分布与模型评价进行特征的选择和构建,并使用梯度提升树算法对极端天气进行预测分类。最后,本文以2010年到2015年福建和广东两省数据为例,分别使用本文所提出的HY-FMV模型,和随机森林算法等进行雷暴天气预测,结果表明,本文所提出的HY-FMV模型在F1指标上精度达到78%,相比其他算法,在雷暴天气预测精度上提高了0.5%-0.6%。
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关键词
雷暴天气预测
hy-fmv模型
混合
模型
特征选择
梯度提升决策树
原文传递
题名
基于HY-FMV模型的雷暴天气预测研究
被引量:
1
1
作者
谢志敏
徐晓伟
黄瑞芳
林青慧
李峥
陈昕
赵江华
机构
中国人民解放军海洋环境专项办公室
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
中国人民解放军
出处
《科研信息化技术与应用》
2018年第2期71-78,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0500204
2016YFB0501900)
文摘
本文以极端天气中的雷暴天气为研究对象,基于历史气象数据预测未来三小时是否发生雷暴。为预测雷暴是否发生,本文分别对极端天气气象数据的采样、数据预处理、特征选择,以及建模分析进行了研究,最终提出一种基于机器学习方法的HY-FMV模型框架对雷暴天气进行预测。该模型采用混合模型进行数据预处理,基于概率分布与模型评价进行特征的选择和构建,并使用梯度提升树算法对极端天气进行预测分类。最后,本文以2010年到2015年福建和广东两省数据为例,分别使用本文所提出的HY-FMV模型,和随机森林算法等进行雷暴天气预测,结果表明,本文所提出的HY-FMV模型在F1指标上精度达到78%,相比其他算法,在雷暴天气预测精度上提高了0.5%-0.6%。
关键词
雷暴天气预测
hy-fmv模型
混合
模型
特征选择
梯度提升决策树
Keywords
thunderstorm weather prediction
hy-fmv
model
mixed model
feature selection
gradient boosting decision tree
分类号
P457.9 [天文地球—大气科学及气象学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HY-FMV模型的雷暴天气预测研究
谢志敏
徐晓伟
黄瑞芳
林青慧
李峥
陈昕
赵江华
《科研信息化技术与应用》
2018
1
原文传递
已选择
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参考文献
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