【摘 要】
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朴素贝叶斯分类器由于其高效的计算性能和精确的分类结果而得到广泛应用。但朴素贝叶斯分类器假定属性变量之间条件独立,使得所选数据集的属性变量集在预处理时必须进行
【机 构】
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解放军理工大学气象学院,南京 211101
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朴素贝叶斯分类器由于其高效的计算性能和精确的分类结果而得到广泛应用。但朴素贝叶斯分类器假定属性变量之间条件独立,使得所选数据集的属性变量集在预处理时必须进行约简,如果处理不当,就会造成分类准确率不高。为了能更有效、更快捷的找出适合朴素贝叶斯分类器的属性变量集,利用2008～2010年T511 数值模式预报产品,采用二进制粒子群算法结合朴素贝叶斯分类器方法,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,BPSO-NB 算法24h 降水预报准确率高于T511 数值模式预报,全年准确率在90％以上,TS 评分也有显著提高,且大幅减少空报个数。此结果说明粒子群算法在天气预报中有较好的应用前景。
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