基于Hadoop的GA-BP算法在降水预测中的应用
针对如何从海量的气象数据中挖掘出有用的知识，并提高气象预报的准确度，提出了在Hadoop平台上构建基于遗传神经网络算法的天气预报方法.该方法采用遗传算法与神经网络算法相结合，避免了传统算法容易陷入局部最优的问题，并以天津市13个台站1951–2006年的地面气候资料日值数据为基础，建立了遗传神经网络预测模型，最后以降雨量等级为决策属性进行了实验.结果表明，该方法对所有降水等级的预测准确率都要优于传统的神经网络算法，对于降水等级R0的预测精度最高，达到了87%，不仅可以有效的处理海量气象数据，同时具有较高的预测精准度和良好的扩展性，为天气预报提拱了一种全新的思路和方法.
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