【摘 要】
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分析北京地区日降雨量资料发现, 相较于其他降雨事件, 大雨或暴雨事件发生的次数较少, 因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题.在样本不均衡的情况下, K最近邻算法的分类
【基金项目】
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预报预测核心业务发展专项“基于云计算环境的气象数据环境应用试验”（CMAHX20160701）资助.
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分析北京地区日降雨量资料发现, 相较于其他降雨事件, 大雨或暴雨事件发生的次数较少, 因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题.在样本不均衡的情况下, K最近邻算法的分类误差率将会大大提高, 这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制.针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题, 应用局部均值伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型. 该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料, 将降雨量作为类, 将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征, 计
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