首页|结合二进制PSO的朴素贝叶斯算法在降水概率预报中的应用

结合二进制PSO的朴素贝叶斯算法在降水概率预报中的应用

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
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.
Naive Bayes Combined with Binary PSO Algorithm in Precipitation Probability Forecast

席岩、胡邦辉、王学忠

展开 >

解放军理工大学气象海洋学院

粒子群算法 二进制 朴素贝叶斯分类器 降水概率预报 T511

2013

气象水文装备
解放军理工大学气象学院

气象水文装备

影响因子：0.01
ISSN：
年,卷(期)：2013.24(4)
  • 3