【摘 要】
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降雨量的大小会严重影响到一个地区水的质量。基于一个地区的雷达反射率数据和翻斗式雨量计（TB）数据，采用数据挖掘的方法进行降雨量的建模和预测。结合基于TB和基于雷达的降雨量
【机 构】
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广东邮电职业技术学院计算机系,中山大学软件学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目（20128274）.
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降雨量的大小会严重影响到一个地区水的质量。基于一个地区的雷达反射率数据和翻斗式雨量计（TB）数据，采用数据挖掘的方法进行降雨量的建模和预测。结合基于TB和基于雷达的降雨量预测模型的优点，提出一种充分利用TB数据和雷达数据进行降雨量预测的新模型。在这种预测模型中采用五种数据挖掘的方法：神经网络、随机森林、分类和回归树、支持向量机和K-最近领域法。为了分析模型的准确性和稳健性，以一种基于历史数据的基准模型和一种基于临近区域TB数据的模型用于对比。通过与几种模型的比较验证了该模型的准确性和有效性。
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