【摘 要】
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降雨是众多气象要素相互作用的结果,气象数据具有类型复杂、不定性、产生速度快、数据量大等特点,增大了降雨预测模型处理气象数据的难度。针对降雨预测方法要求气象要素之间相互独立,但很多气象要素相互关联,降低了预测的准确性和效率的问题,为了提高降雨等级的预测准确性与效率,提出一种基于Map Reduce的改进加权朴素贝叶斯算法(WMNBC)。首先根据气象数据相应条件属性、类属性及其它所有条件属性三者之间的
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学信息化建设与管理处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61373064,61402236）,赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGI120160318）,江苏省“六大人才高峰”项目（2013-DZXX-019,2015-DZXX015）,江苏省“六大人才高峰”创新人才团队项目（TD-XYDXX-004）、
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降雨是众多气象要素相互作用的结果,气象数据具有类型复杂、不定性、产生速度快、数据量大等特点,增大了降雨预测模型处理气象数据的难度。针对降雨预测方法要求气象要素之间相互独立,但很多气象要素相互关联,降低了预测的准确性和效率的问题,为了提高降雨等级的预测准确性与效率,提出一种基于Map Reduce的改进加权朴素贝叶斯算法(WMNBC)。首先根据气象数据相应条件属性、类属性及其它所有条件属性三者之间的相关程度,提出一种信息密度的概念,并结合对应条件属性取值数目设计一个新的属性赋权方法,然后建立基于Map
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