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基于决策树对有无降水进行预测
被引量:
9
1
作者
张佳华
姚宜斌
曹娜
《测绘地理信息》
2017年第5期107-109,共3页
选取了地表温度、大气压强、风速、大气可降水量以及露点温度5个影响降水的气象要素,利用ECMWF 2000-2014年(15a)的相应气象数据,分别采用数据挖掘中C4.5决策树、随机森林对降水进行预测。随机森林的平均预测准确度达到84.36%,C4.5决策...
选取了地表温度、大气压强、风速、大气可降水量以及露点温度5个影响降水的气象要素,利用ECMWF 2000-2014年(15a)的相应气象数据,分别采用数据挖掘中C4.5决策树、随机森林对降水进行预测。随机森林的平均预测准确度达到84.36%,C4.5决策树的平均预测准确度达到82.63%,两者远高于基于信息熵的SLIQ的平均预测准确率75.11%。随机森林的平均预测准确度比C4.5决策树高1.73%,但是其建模所需的时间却远高于C4.5所需的时间,并且随着数据集的增大而增大。
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关键词
数据挖掘
决策树
降水
预测
原文传递
题名
基于决策树对有无降水进行预测
被引量:
9
1
作者
张佳华
姚宜斌
曹娜
机构
武汉大学测绘学院
出处
《测绘地理信息》
2017年第5期107-109,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(41274022
41574028)
湖北省杰出青年科学基金资助项目(2015CFA036)
文摘
选取了地表温度、大气压强、风速、大气可降水量以及露点温度5个影响降水的气象要素,利用ECMWF 2000-2014年(15a)的相应气象数据,分别采用数据挖掘中C4.5决策树、随机森林对降水进行预测。随机森林的平均预测准确度达到84.36%,C4.5决策树的平均预测准确度达到82.63%,两者远高于基于信息熵的SLIQ的平均预测准确率75.11%。随机森林的平均预测准确度比C4.5决策树高1.73%,但是其建模所需的时间却远高于C4.5所需的时间,并且随着数据集的增大而增大。
关键词
数据挖掘
决策树
降水
预测
Keywords
data mining
decision tree
precipitation
prediction
分类号
P228.41 [天文地球—大地测量学与测量工程]
TP39 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于决策树对有无降水进行预测
张佳华
姚宜斌
曹娜
《测绘地理信息》
2017
9
原文传递
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参考文献
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