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| 基于决策树和粗糙集的高分辨率短时临近雷电预报模型 |
| 刘承启； 黄学坚； 徐健锋； 李建民； 许园 |
| 南昌大学网络中心； 南昌大学软件学院 |
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| LIU Chengqi;HUANG Xuejian;XU Jianfeng;LI Jianming |
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摘要 雷暴天气造成众多人员伤亡及巨大经济损失,给人类社会带来极大危害,目前对高分辨率短时临近的雷暴天气的预报研究比较少。决策树有描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高等优点,特别适合大规模的数据处理。根据气象数据的超高维而实际样本数又是有限的,并且很多属性是线性相关的特点,本文提出运用粗糙集进行属性约简,降低问题的复杂度,然后用决策树对约简后的样本进行模式识别。本文基于江西省的雷电活动设计出高分辨率雷电临近预报方案。通过实验表明本文所提出的预报模型比原有的SVM预报模型有更高的预报准确度。
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| 关键词 ：
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决策树； skey=%e5%86%b3%e7%ad%96%e6%a0%91">决策树； sfield=kw&,
粗糙集； skey=%e7%b2%97%e7%b3%99%e9%9b%86">粗糙集； sfield=kw&,
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2014, Vol. 38 
