【摘 要】
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尝试将数据挖掘算法应用于降水相态判别,将2010-2014年冬季降雪过程中103个样本,抽象成雪(yes),雨(no)的二元分类问题。选取被认为可能对相态变化较为重要的500 h Pa和1000 h
【基金项目】
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浙江省气象局科技计划项目子项目冬季降水相态判别技术研究(2014ZD10-2);华东地区2014-1025年度区域合作项目(QYHZ201403);中国气象局预报员专项(CMAYBY2016-028)
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尝试将数据挖掘算法应用于降水相态判别,将2010-2014年冬季降雪过程中103个样本,抽象成雪(yes),雨(no)的二元分类问题。选取被认为可能对相态变化较为重要的500 h Pa和1000 h Pa厚度差、零度层高度,暖层厚度,云顶温度,925 h Pa温度等11个因子。借助数据挖掘的C5.0决策树算法和随机森林算法,构建模型。采用十折交叉验证评估模型性能,表明两种方法预测结果均较准确,其中随机森林算法表现更优,且对不同数据预测效果都较为稳定。决策树算法所用的因子信息较少,得到的准确率相对较低。随机森林算法可以使每个变量得到充分训练,判断准确率明显提高。
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