基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
低能见度的大雾天气是造成许多交通事故的重要气象灾害.极低能见度的强浓雾预报预测是气象工作中的难点问题.利用连云港地区2014-2016年逐小时气象观测资料,选取大雾发生时次,基于机器学习中的多种算法对能见度低于50 m特强浓雾建立气象要素诊断模型.结果表明:基于CART决策树算法的诊断模型能够较为直观准确的对强浓雾进行诊断,并且该模型具有较高的泛化能力,利用约占研究样本75%的数据进行学习,模型的学习准确率为90.04%,剩余25%左右的样本数据对模型的泛化能力进行测试,测试准确率为82.25%;5种机器学习算法中LSVM算法对于特强浓雾的诊断模型测试效果最好,但算法可理解度较低、复杂度较高,不如CART算法易于使用.
推荐文章
基于Symbian OS的本地化技术研究
Symbian OS
Series60开发平台
框架
本地化
汉化
突发公共事件背景下蚌埠本地化特色媒体与城市形象传播机制研究
突发公共事件
蚌埠
本地化特色媒体
城市形象
GPS/MET水汽反演中Tm模型的本地化研究
GPS水汽
GAMIT
加权平均温度
天顶湿延迟
PW
Windows 7平台下BLAST本地化构建
Windows7
本地BLAST
AQP
西洋梨
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于机器学习的大雾天气背景下特强浓雾本地化诊断研究
来源期刊 灾害学 学科 地球科学
关键词 大雾 特强浓雾 机器学习 本地化 诊断模型 CART决策树算法
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 探索·青年与灾害
研究方向 页码范围 193-199
页数 7页 分类号 X43|P44
字数 5763字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-811X.2018.02.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史达伟 4 15 3.0 3.0
2 史逸民 2 8 2.0 2.0
3 张银意 2 8 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (150)
共引文献  (175)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (41)
二级引证文献  (3)
1956(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1971(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1977(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1992(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1999(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2004(17)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(15)
2005(16)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(16)
2006(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2007(15)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(13)
2008(21)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(20)
2009(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2010(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2011(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2012(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2013(6)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(2)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2020(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
大雾
特强浓雾
机器学习
本地化
诊断模型
CART决策树算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
灾害学
季刊
1000-811X
61-1097/P
大16开
西安市边家村水文巷4号
1986
chi
出版文献量(篇)
3074
总下载数(次)
2
总被引数(次)
35785
论文1v1指导