云平台下基于半朴素贝叶斯的降雨量预测

发布时间：2017-07-04 17:02

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【摘要】：随着降雨量预测在中国的气象预报行业中日趋重要,降雨量预测的方法也越来越多。由于云平台可以有效地提高预测的效率和准确率,云平台也逐渐被应用到气象行业。目前我们运用的降雨量预测方法要求属性之间独立,但是很多气象要素之间并不独立,这就降低了预测的准确性。因此,结合并利用模糊集理论的相关知识,提出了一个基于云平台的半朴素贝叶斯预测降雨量的方法。为证明预测的准确性和高效性,建立了一个预测模型,用气象站提供的气象数据预测下个月的降雨量。实验结果证明,建立的模型与先前的模型相比,具有更高的预测准确性和效率。
【作者单位】： 南京信息工程大学计算机与软件学院;南京信息工程大学江苏省网络监控中心;
【关键词】： 云平台 降雨量预测 模糊集理论 半朴素贝叶斯
【基金】：国家自然科学基金(41275116) 江苏省经济和信息化委员会项目({2011}1178)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 引言降雨量是我国水资源管理、洪涝灾害预报以及水文水情预报分析等研究中的重要参数之一,降雨量的大小直接影响着农业的生产[1]。水文研究的重 点之一就是降雨量对农业和经济的影响[2]。但是气象条件的多样性、变异性和复杂性,降雨过程存在大量的随机性,因此,构造一个降雨量

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本文编号：518549