基于Focal Loss改进的GBDT模型对天津强对流灾害的预报

• 作者: 孙晓磊 汪永清 贾惠珍 路志英
• 来源期刊: 灾害学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 强对流灾害 主成分分析 FocalLoss GBDT模型 交叉验证
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 理论·思路与争鸣
• 页码范围: 34-37,50
• 页数: 5页
• 分类号: X43|P456.7|X915.5
• 字数: 3709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-811X.2020.03.007

摘要

强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响.该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究.首先对地面站点获取的数据通过主成分分析方法进行降维,然后构建基于Focal Loss改进的GBDT模型,最后通过五折交叉验证的方式进行训练与测试.结果表明,该模型对强对流灾害天气预报的命中率、 误警率和临界成功指数上都有较好的表现,可为天津强对流天气的预报提供有效的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路志英	天津大学电气自动化与信息工程学院	35	264	9.0	15.0
2	汪永清	天津大学电气自动化与信息工程学院	1	0	0.0	0.0