基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测

• 作者: 施建华 陈易旺 陈晓平
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 降雨量 BP神经网络 卷积神经网络 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 483-494
• 页数: 12页
• 分类号: O212|P412.13
• 字数: 7501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2020.04.009

摘要

以浙江省2016年1—10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施建华	闽南师范大学数学与统计学院	10	0	0.0	0.0
2	陈晓平	福建师范大学数学与信息学院	11	0	0.0	0.0
3	陈易旺	福建师范大学数学与信息学院	1	0	0.0	0.0