基于数据挖掘降雨量建模和预测方法研究

• 作者: 刘宁 李爱武
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 雷达反射率 降雨量预测 TB模型
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4556字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.016

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宁	中山大学软件学院	21	225	8.0	14.0