基于HY-FMV模型的雷暴天气预测研究

• 作者: 徐晓伟 李峥 林青慧 谢志敏 赵江华 陈昕 黄瑞芳
• 来源期刊: 科研信息化技术与应用
• 关键词: 雷暴天气预测 HY-FMV模型 混合模型 特征选择 梯度提升决策树
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 71-78
• 页数: 8页
• 字数: 4651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/j.issn.1674-9480.2018.02.009

摘要

本文以极端天气中的雷暴天气为研究对象,基于历史气象数据预测未来三小时是否发生雷暴.为预测雷暴是否发生,本文分别对极端天气气象数据的采样、数据预处理、特征选择,以及建模分析进行了研究,最终提出一种基于机器学习方法的HY-FMV模型框架对雷暴天气进行预测.该模型采用混合模型进行数据预处理,基于概率分布与模型评价进行特征的选择和构建,并使用梯度提升树算法对极端天气进行预测分类.最后,本文以2010年到2015年福建和广东两省数据为例,分别使用本文所提出的HY-FMV模型,和随机森林算法等进行雷暴天气预测,结果表明,本文所提出的HY-FMV模型在F1指标上精度达到78％,相比其他算法,在雷暴天气预测精度上提高了0.5％-0.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李峥	中国科学院计算机网络信息中心	19	92	5.0	9.0
2	陈昕	中国科学院计算机网络信息中心	31	270	10.0	15.0
3	谢志敏		4	9	2.0	3.0
4	林青慧	中国科学院计算机网络信息中心	7	103	4.0	7.0
5	徐晓伟	中国科学院计算机网络信息中心	2	9	1.0	2.0