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题名基于随机森林的台风风暴潮强度估计方法
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作者
侯琪
李晓敏
张杰
张素铭
赵堂麒
杜雪雪
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机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
自然资源部第一海洋研究所
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出处
《信息技术》
2024年第9期84-90,97,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3105102)。
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文摘
为准确估计台风风暴潮强度,提出了一种基于随机森林(Random Forest, RF)的台风风暴潮强度估计方法。该方法采用斯皮尔曼(Spearman)相关性分析确定影响台风风暴潮强度的关键台风参数,将历史台风参数和台风风暴潮强度作为样本集,建立基于RF的台风风暴潮强度估计模型。利用我国沿海2000~2020年的55组历史台风参数和台风风暴潮强度数据集对所建立的台风风暴潮强度估计模型进行训练和测试。实验结果表明,RF算法估计的台风风暴潮强度精度均在80%以上,且高于C4.5算法,KNN算法和NBM算法估计的精度,验证了RF算法估计台风风暴潮强度的可靠性。
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关键词
台风风暴潮强度
台风参数
随机森林
机器学习
Spearman相关性分析
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Keywords
typhoon storm surge intensity
typhoon parameters
Random Forest
machine learning
Spearman correlation analysis
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X43
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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