换一批基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究
The Short-term Forecasting Model of Sandstorms Based on SMOTE and Decision Tree Learning Algorithm
摘要针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题，建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型．该模型利用西北六省的气象观测数据，较好地解决了稀有类的分类问题，总体预测成功率达到76．25％．研究结果表明该模型分类准确率高、泛化性能好、抗噪音、鲁棒性好，较好地解决了沙尘暴预测中不平衡样本的分类预测问题，可用于实际的沙尘暴预警．
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分类号
R284.2（中药学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-358X.2015.03.007
发布时间
2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省自然科学基金（2014A030313575）
国家级大学生科技创新项目（308-GK151013）
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