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基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术 总被引:2,自引:2,他引:2
随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0~12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。 相似文献
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结合参与国土资源部"一张图"工程的亲身感受及其所取得的成果,并在分析了煤矿信息化建设存在不足的基础上,提出了煤矿"一张图"的概念及其体系结构,详细探讨了煤矿"一张图"的关键技术和构建步骤,最后结合煤矿"一张图"的体系结构,分析了其在矿区安全监测监控管理中的应用,实现了基于采掘工程平面图的监测监控、人员定位应用等。 相似文献
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