基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究

• 作者: 张振华 徐瑾辉 李龙欣 谢政宏 马超 黄江楠
• 来源期刊: 徐州工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 沙尘暴预测 稀有类分类 SMOTE 决策树
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 【理论研究】
• 页码范围: 40-46
• 页数: 7页
• 分类号: R284.2
• 字数: 5614字
• 语种: 中文

摘要

针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题，建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型．该模型利用西北六省的气象观测数据，较好地解决了稀有类的分类问题，总体预测成功率达到76．25％．研究结果表明该模型分类准确率高、泛化性能好、抗噪音、鲁棒性好，较好地解决了沙尘暴预测中不平衡样本的分类预测问题，可用于实际的沙尘暴预警．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张振华	广东外语外贸大学经济贸易学院	16	39	4.0	5.0
2	徐瑾辉	广东外语外贸大学金融学院	19	29	4.0	5.0
3	马超	广东外语外贸大学金融学院	17	22	3.0	4.0
4	李龙欣	广东外语外贸大学金融学院	2	0	0.0	0.0
5	黄江楠	广东外语外贸大学经济贸易学院	7	3	1.0	1.0
6	谢政宏	广东外语外贸大学思科信息学院	1	0	0.0	0.0