MATLAB源代码 + 基于遗传算法的特征选择方法在短时强降水预报中的应用

上传者: 37928884 | 上传时间: 2022-05-14 16:05:48 | 文件大小: 2.86MB | 文件类型: ZIP
摘 要 短时强降水是气象上的常见灾害性天气,准确认识短时强降水的发生规律和科学有效地预报是防灾减灾的关键问题。利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料,用遗传算法进行特征选择,选定影响短时强降水的对流抑制能、对流有效势能、高空水汽通量场等19个特征为主要因素,将是否短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析,构建便于预报员使用的短时强降水预报规则集。实验部分,随机选择3000条样本进行训练模型,得到适合江苏地区的短时强降水规则集,用剩余的838条数据进行检验,模型的短时强降水预报准确率为88.26%,非强降雨预报准确率为96.81%,较特征选择之前分别提升4.75%和0.70%。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 102 个子文件 2.86MB ) MATLAB源代码 + 基于遗传算法的特征选择方法在短时强降水预报中的应用","children":[{"title":"短时强降水数据集.csv <span style='color:#111;'> 882.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"getIndividualId.m <span style='color:#111;'> 205B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"bestFitness.mat <span style='color:#111;'> 189B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"getTrainingSetAndTestSet.m <span style='color:#111;'> 410B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"GetContingencyTable.m <span style='color:#111;'> 1.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多,未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明