基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

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摘要：传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法,较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象,提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先,对气象数据进行属性约简,降低数据维度;其次,在数据集上训练多种异构机器学习分类器,并基于预测质量筛选最优基分类器;最后,通过对最优基分类器训练权重,并结合集成策略产生最终分类器。实验表明,该方法优于传统单最优方法,其平均预测准确率提高了9.5%。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94832X/201609/669872998.html

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关键词：机器学习 机器学习算法 cqvip 气象数据 HTTP 雷电预报 属性约简 集成学习 机器学习