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针对降雨过程中大气可降水量(PWV)和气象参数(温度(T)、湿度(U)、露点温度(Td)、气压(P))特征变化情况,提出基于机器学习算法的短临降雨预报模型. 以北京(BJFS)站和武汉(WUH2)站2020年的3 h天顶对流层延迟(ZTD)和气象数据为例,构建随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯分类器(NBC) 4种算法的预报模型,并引入各自时刻的降雨情况作为新的特征向量,分别采用70%和80%训练集的分割方式,降雨情况作为模型输出,并利用准确性、精确率和假负率评价模型的适用性. 在取得准确性约0.92,精确率约80%,假负率约20%的结果下,进一步以时间序列年积日为第150—200天的数据为样本,对200—250天的降雨情况进行预报. 实验结果表明:基于机器学习的短临降雨预报模型可以预报未来3 h 80%以上的降雨情况,且假负率在20%以下,其中SVM模型的综合性能更优. 与传统的阈值模型相比,准确率相当,假负率降低约50%. 相似文献
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