基于数据挖掘降雨量建模和预测 |
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作者单位: | ;1.广东邮电职业技术学院计算机系;2.中山大学软件学院 |
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摘 要: | 降雨量的大小会严重影响到一个地区水的质量。基于一个地区的雷达反射率数据和翻斗式雨量计(TB)数据,采用数据挖掘的方法进行降雨量的建模和预测。结合基于TB和基于雷达的降雨量预测模型的优点,提出一种充分利用TB数据和雷达数据进行降雨量预测的新模型。在这种预测模型中采用五种数据挖掘的方法:神经网络、随机森林、分类和回归树、支持向量机和K-最近领域法。为了分析模型的准确性和稳健性,以一种基于历史数据的基准模型和一种基于临近区域TB数据的模型用于对比。通过与几种模型的比较验证了该模型的准确性和有效性。
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关 键 词: | 数据挖掘 雷达反射率 降雨量预测 TB模型 |
ON RAINFALL MODELLING AND PREDICTION METHOD BASED ON DATA MINING |
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