基于决策树组合分类器的气温预测

• 作者: 张巍 李俊磊 滕少华
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Bagging C4.5算法 组合分类器 协同 气温预测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: ? 综合研究?
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2014.04.010

摘要

气象数据挖掘是近年来研究的热点，组合分类器能够实现协同计算以提高效率和准确性，就此本文采用数据挖掘方法中的决策树组合分类器对某地气象进行了气温预测，主要依据C4．5经典算法、Bagging集成方法构建组合决策树，并加入协同的思想建立了预测气温的决策树协同分析模型．实验表明，基于Bagging的决策树协同模型对于局部区域的气温预测具有较高的准确率．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕少华	广东工业大学计算机学院	121	825	15.0	20.0
2	张巍	广东工业大学计算机学院	62	412	11.0	15.0
3	李俊磊	广东工业大学计算机学院	1	10	1.0	1.0