【摘 要】
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随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预
【基金项目】
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国家气象中心关键技术项目[YBGJXM(2018)02-13];浙江省科技厅重点项目(2017C03035)共同资助
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随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005-2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0~12 h预报和检验,经2015-2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,
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