基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

发布时间：2017-08-08 10:25

  本文关键词：基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

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【摘要】：为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平,提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例,通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况,并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证,结果表明,基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。
【作者单位】： 江苏省水文水资源勘测局;河海大学计算机与信息学院;
【关键词】： 降水预测 朴素贝叶斯算法 贝叶斯估计 F-measure评价方法
【基金】：国家自然科学基金(71433003;51179047) “十二五”国家科技支撑计划(2015BAB07B01)
【分类号】：TV125
【正文快照】： 准确、可靠地预测未来降水状况,特别是暴雨预测,既是水资源合理开发和科学调配的基础,也是确保社会稳定、人民生命财产安全,以及维护自然生态和环境安全的关键[1]。然而,降水是一种依赖于非线性动态多时空尺度环流系统的气象现象,同时也是局地环流、热力作用与当地不均匀的地

【参考文献】

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本文编号：639515