摘要
为了能更有效、更快捷地找出适合朴素贝叶斯分类器的属性变量集,利用2008-2010年6、7月份T511数值模式预报产品,采用朴素贝叶斯分类器结合二进制粒子群算法(BPSO-NB方法),对呼和浩特、运城、天津三站进行了降水定性预报试验.结果表明,预报准确率均高于T511数值模式预报.对于不同地区的三个站均能保持较高的准确率,体现了BPSO-NB算法具有较广的适用范围和较强的稳定性.BPSO-NB算法选取T511模式预报出的降水量作为预报因子,未表现出较高的依赖性,这说明BPSO-NB充分利用了PSO智能算法的自主学习能力,具有较强的辨析能力.BPSO-NB算法还大幅减少了空报次数,具有良好的应用前景.
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