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針對目前分類算法對降水預(yù)測過程存在著泛化能力低、精度不足的問題，提出改進(jìn)Adaboost算法集成反向傳播（ BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合分類模型。該模型通過構(gòu)造多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類器，賦予弱分類器權(quán)值，將其線性組合為強(qiáng)分類器。改進(jìn)后的Adaboost算法以最優(yōu)化歸一化因子為目標(biāo)，在提升過程中調(diào)整樣本權(quán)值更新策略，以此達(dá)到最小化歸一化因子的目的，從而確保增加弱分類器個數(shù)的同時降低誤差上界估計(jì)，通過最終集成的強(qiáng)分類器來提高模型的泛化能力和分類精度。選取江蘇境內(nèi)6個站點(diǎn)的逐日氣象資料作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立7個降水等級的預(yù)報模型，從對降雨量有影響的眾多因素中，選取12個與降水相關(guān)性較大的屬性作為預(yù)報因子。通過多次實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，結(jié)果表明基于改進(jìn)的Adaboost-BP組合模型具有較好的性能，尤其對58259站點(diǎn)的適應(yīng)性較好，總體分類精度達(dá)到8l%，在7個等級中，對0級降雨的預(yù)測精度最好，對其他等級的降雨預(yù)測有不同程度的精度提升，理論推導(dǎo)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該種改進(jìn)可以提高預(yù)測精度。
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