【摘 要】
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随机森林是21世纪提出的基于分类树的算法,在处理大数据集中具有明显优势,首度将其应用在降水长期预报中。以长江中下游地区1月份降水预报为例,运用随机森林模型构建原则,在7
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,上海市水文总站
【基金项目】
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水利部公益性行业专项(201201068);水利公益性行业科研专项经费项目(201301066)~~
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随机森林是21世纪提出的基于分类树的算法,在处理大数据集中具有明显优势,首度将其应用在降水长期预报中。以长江中下游地区1月份降水预报为例,运用随机森林模型构建原则,在74项大气环流因子以及前期月降水中筛选模型预报因子,进行长期降水量预报,并将其与神经网络模型预报效果进行对比,发现随机森林的泛化误差为13%,预报准确率达到75%,而神经网络的预报准确率仅为67%。此外,本研究还对长江中下游地区的汛期降水量进行了长期预报,结果表明,随机森林模型进行降水量长期预报中模拟和预报的效果令人满意,值得进一步研究和应用
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