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基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型设计
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作者 胡旻 姚东升 《电子设计工程》 2024年第3期110-114,共5页
针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气... 针对大部分预测模型未全面考虑雷电的时空特征而导致预测精度较低的问题,文中设计了一种基于气象特征数据智能识别与评估的雷电灾害预测模型。该模型利用数据挖掘方法获取气象特征,并计算其皮尔森相关性系数,从而确定了与雷电相关的气象特征。通过将雷电特征输入由人工鱼群算法训练后的Elman网络进行学习分析,即可得到雷电灾害的预测结果。基于Python平台对所提模型进行实验分析与测试,结果表明,该模型预测结果的平均绝对百分比误差小于0.03,且在不同时间片和空间内均具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 气象特征 智能识别 雷电灾害预测 ELMAN网络 人工鱼群算法 皮尔森相关性系数
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