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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于集成策略的多機器學習短時雷電預報

      基于集成策略的多機器學習短時雷電預報

      2017-12-13 | rar | 0.77 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　雷電是人類面臨的最嚴重的自然災害之一，以江西省為例，6-8月為江西省雷電活動頻發月份，1-2月和10 -12月雷電活動少發月份。過去幾年當中，江西省雷電活動比例在冬季最高，秋季次之，午后為雷電活動最頻發時刻，12 -21時是江西省雷電活動最頻繁的時間段，約占總雷電活動數的79. 4%，江西省2005-2013年總共發生2808次雷電災害，造成437人死亡，246人受傷，直接經濟損失達到21 697萬元，間接經濟損失達到22430萬元。因此，必須加強雷電災害監測及雷電防御工作。

      　　傳統的雷電數據預測方法往往采用單一最優機器學習算法，較少考慮氣象數據的時空變化等現象。針對該現象，提出一種基于集成策略的多機器學習短時雷電預報算法。首先，對氣象數據進行屬性約簡，降低數據維度；其次，在數據集上訓練多種異構機器學習分類器，并基于預測質量篩選最優基分類器；最后，通過對最優基分類器訓練權重，并結合集成策略產生最終分類器。實驗表明，該方法優于傳統單最優方法，其平均預測準確率提高了9.5%。

      基于集成策略的多機器學習短時雷電預報

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