基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

• 作者: 李臣民 李雪真 赵丽华 赵嘉 黄炜
• 来源期刊: 水利水电科技进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 降水预测 朴素贝叶斯算法 贝叶斯估计 F-measure评价方法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 65-69,79
• 页数: 6页
• 分类号: TV125|P338
• 字数: 5343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3880/j.issn.1006-7647.2016.04.012

摘要

为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平，提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例，通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况，并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证，结果表明，基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵丽华	河海大学计算机与信息学院	4	31	3.0	4.0
2	黄炜		6	13	2.0	3.0
3	李雪真	河海大学计算机与信息学院	1	10	1.0	1.0
4	赵嘉	河海大学计算机与信息学院	1	10	1.0	1.0
5	李臣民	河海大学计算机与信息学院	1	10	1.0	1.0