【摘 要】
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针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题,建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型.该模型利用西北六省的气象观测数据,较好地解决
【机 构】
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广东外语外贸大学经济贸易学院,广东外语外贸大学金融学院,广东外语外贸大学思科信息学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2014A030313575);2015年广东大学生科技创新培育专项资金一般项目(308-GK151013)
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针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题,建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型.该模型利用西北六省的气象观测数据,较好地解决了稀有类的分类问题,总体预测成功率达到76.25%.研究结果表明该模型分类准确率高、泛化性能好、抗噪音、鲁棒性好,较好地解决了沙尘暴预测中不平衡样本的分类预测问题,可用于实际的沙尘暴预警.
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