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针对降水量影响因子多、彼此之间关系复杂、预测难度大的特点,提出一种基于多侧面集成学习方法的降水量预测模型。采用多侧面递进算法对数据进行特征提取,得到多个特征子集(多个侧面),且在特征子空间上建立预测模型,对未知样本进行分类预测,并利用专家投票的大多数规则对预测结果进行组合。实验表明,该方法具有较高的预测准确率。