資料介紹
雷電是人類面臨的最嚴重的自然災害之一,以江西省為例,6-8月為江西省雷電活動頻發月份,1-2月和10 -12月雷電活動少發月份。過去幾年當中,江西省雷電活動比例在冬季最高,秋季次之,午后為雷電活動最頻發時刻,12 -21時是江西省雷電活動最頻繁的時間段,約占總雷電活動數的79. 4%,江西省2005-2013年總共發生2808次雷電災害,造成437人死亡,246人受傷,直接經濟損失達到21 697萬元,間接經濟損失達到22430萬元。因此,必須加強雷電災害監測及雷電防御工作。
傳統的雷電數據預測方法往往采用單一最優機器學習算法,較少考慮氣象數據的時空變化等現象。針對該現象,提出一種基于集成策略的多機器學習短時雷電預報算法。首先,對氣象數據進行屬性約簡,降低數據維度;其次,在數據集上訓練多種異構機器學習分類器,并基于預測質量篩選最優基分類器;最后,通過對最優基分類器訓練權重,并結合集成策略產生最終分類器。實驗表明,該方法優于傳統單最優方法,其平均預測準確率提高了9.5%。
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