基于決策樹(shù)算法的海州灣地區(qū)海霧預(yù)測(cè)

doi:10.12306/2021jms.0035

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基于決策樹(shù)算法的海州灣地區(qū)海霧預(yù)測(cè)
DOI:
                        10.12306/2021jms.0035
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類號(hào):732.4
基金項(xiàng)目:2019年華東區(qū)域區(qū)域氣象科技協(xié)同創(chuàng)新基金合作項(xiàng)目(QYHZ201803);江蘇省科協(xié)青年科技人才托舉工程資助培養(yǎng)項(xiàng)目(TJ202121);連云港市科技計(jì)劃項(xiàng)目(21SH116)

Research on sea fog diagnosis in Haizhou Bay based on decision tree algorithm

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摘要:

基于連云港西連島站點(diǎn)2014—2018年逐小時(shí)氣象觀測(cè)資料,經(jīng)過(guò)對(duì)海霧事件及氣象要素特征的統(tǒng)計(jì)分析探尋海州灣海霧發(fā)生發(fā)展的基本規(guī)律,并基于機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典的C4.5算法對(duì)海霧天氣建立氣象要素預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:基于C4.5算法的決策樹(shù)預(yù)測(cè)模型能夠較為直觀準(zhǔn)確的對(duì)海州灣海霧進(jìn)行預(yù)測(cè),并且該決策樹(shù)模型具有較高的泛化能力。利用2014—2017年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),模型的學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率為92.85%,利用2018年的樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型的泛化能力進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試準(zhǔn)確率為93.51%。決策樹(shù)算法在海霧預(yù)測(cè)中具有方便簡(jiǎn)潔、科學(xué)實(shí)用,準(zhǔn)確率高等特點(diǎn)。

Abstract:

Based on the hourly meteorological observation data of the Xiliandao station in Lianyungang from 2014 to 2018, the basic law of the occurrence and development of the sea fog in Haizhou Bay was explored through the statistical analysis of the sea fog events and the characteristics of the meteorological elements, and the meteorological element diagnosis model was established based on the classical C4.5 algorithm in machine learning. Results show that the decision tree diagnosis model based on C4.5 algorithm can diagnose the fog in Haizhou Bay intuitively and accurately, and the decision tree model has high generalization ability. The 2014-2017 sample data was used for learning with 92.85% learning accuracy of the model, and the 2018 sample data was used to test the generalization ability of the model with the 93.51% test accuracy. The decision tree algorithm is simple, scientific and practical, and has high accuracy in the sea fog diagnosis.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

史達(dá)偉,張靜,曹慶,李超,朱云鳳.基于決策樹(shù)算法的海州灣地區(qū)海霧預(yù)測(cè).氣象科學(xué),2022,42(1):136-142 SHI Dawei, ZHANG Jing, CAO Qing, LI Chao, ZHU Yunfeng. Research on sea fog diagnosis in Haizhou Bay based on decision tree algorithm. Journal of the Meteorological Sciences,2022,42(1):136-142

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收稿日期:2020-07-01
最后修改日期:2021-02-03
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2022-06-01
出版日期: 2022-05-30

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