【摘 要】
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体感温度的预测与人类的生活息息相关,而当前的温度大多是预测空气温度而不是体感温度,事实上体感温度与空气温度存在着一定差异。当前的体感温度预测大多是通过物理方法进行
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体感温度的预测与人类的生活息息相关,而当前的温度大多是预测空气温度而不是体感温度,事实上体感温度与空气温度存在着一定差异。当前的体感温度预测大多是通过物理方法进行,受到的干扰因素较多,影响了预测结果的准确性。提出一种加权Boosting体感温度预测模型,以首层学习器和次级学习器集成的方式进行,以R2系数作为衡量标准对首层学习器进行选择和加权,以GBDT作为基学习器。实验证明,相比传统方法,该模型在部分公开数据集和体感温度真实数据集上的预测精度相对更高。
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