资料介绍
雷电是人类面临的最严重的自然灾害之一,以江西省为例,6-8月为江西省雷电活动频发月份,1-2月和10 -12月雷电活动少发月份。过去几年当中,江西省雷电活动比例在冬季最高,秋季次之,午后为雷电活动最频发时刻,12 -21时是江西省雷电活动最频繁的时间段,约占总雷电活动数的79. 4%,江西省2005-2013年总共发生2808次雷电灾害,造成437人死亡,246人受伤,直接经济损失达到21 697万元,间接经济损失达到22430万元。因此,必须加强雷电灾害监测及雷电防御工作。
传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法,较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象,提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先,对气象数据进行属性约简,降低数据维度;其次,在数据集上训练多种异构机器学习分类器,并基于预测质量筛选最优基分类器;最后,通过对最优基分类器训练权重,并结合集成策略产生最终分类器。实验表明,该方法优于传统单最优方法,其平均预测准确率提高了9.5%。
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