[发明专利]基于集成学习的强对流天气持续时间预报方法在审
| 申请号： | 201911003227.0 | 申请日： | 2019-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN110794485A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 文立玉;罗飞;向元吉 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10;G06N20/20 |
| 代理公司： | 11308 北京元本知识产权代理事务所 | 代理人： | 王红霞 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于集成学习的强对流天气持续时间预报方法，包括以下步骤：S1，数据源选取：选择预报地区的地面气象站资料以及离预报地区最近的两个探空站资料；S2，数据预处理：剔除错误及缺测资料，根据计算出的相关强对流预报参数作为输入，选择每次强队流天气持续的时间作为输出，当天没有出现强对流天气则认为时间为0，对预报参数即输入作归一化处理；S3，机器学习算法选择：选用K最近邻算法、多项式回归算法、决策树算法、神经网络算法。本发明主要用强对流天气发生当天的各种气象要素来推测强对流天气可能会持续的时间，通过多机器学习算法比较策略，对目标任务进行训练测试，选出其中最优的学习算法，用作实际的预报任务中。 | ||
| 搜索关键词： | 强对流天气 学习算法 预报参数 预报 机器学习算法 神经网络算法 多项式回归 归一化处理 决策树算法 数据预处理 最近邻算法 集成学习 时间预报 训练测试 多机器 气象站 强对流 数据源 探空 算法 剔除 输出 气象 天气 | ||
【主权项】：
1.基于集成学习的强对流天气持续时间预报方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，数据源选取：选择预报地区的地面气象站资料以及离预报地区最近的两个探空站资料；/nS2，数据预处理：剔除错误及缺测资料，根据计算出的相关强对流预报参数作为输入，选择每次强队流天气持续的时间作为输出，当天没有出现强对流天气则认为时间为0，对预报参数即输入作归一化处理；/nS3，机器学习算法选择：选用K最近邻算法、多项式回归算法、决策树算法、神经网络算法；/nS4，集成学习执行流程：将归一化后的气象特征数据作为输入，采用交叉验证的方式来训练数据，将数据分为10份，对于每一个算法，将前9份用来训练和验证，最后一份用来测试和对模型评分，将前9份数据用来训练的过程中，每次取8份用来训练模型，取1份用来验证模型准确率，根据此规则，每个算法开始都将得到9个模型和9个模型评分，选评分最高的，用来测试最后一份数据，并把测试得分作为此算法的最终得分；根据上述的模型训练方法和评分标准，对于每一个算法会训练出9个模型，根据每个模型得分，选出一个最优模型；四个算法各有一个最优模型，根据最开始划分的最后一份测试数据，对四个算法的最优模型进行测试，根据测试得分，选最优两个的两个算法作为最终算法，并结合这两个算法，将它们预测结果求和再平均，得到集成学习的预报结果。/n
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