基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报　　摘要：　　传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法，较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象，提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先，对气象数据进行属性约简，降低数据维度；其次，在数据集上训练多种异构机器学习分类器，并基于预测质量筛选最优基分类器；最后，通过对最优基分类器训练权重，并结合集成策略产生最终分类器。实验

2、表明，该方法优于传统单最优方法，其平均预测准确率提高了%。　　关键词：　　雷电预报；属性约简；集成学习；机器学习　　中图分类号：　　TP181　　文献标志码：A　　Abstract：　　Thetraditionallightningdataforecastingmethodsoftenusesingleoptimalmachinelearningalgorithmtoforecast，notconsideringthespatialandtemporalvariationsofmeteorologicaldata.Forthisphenomenon，anen

3、semblelearningbasedmultimachinelearningmodel为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。wasputforward.Firstly，attributereductionwasconductedform

4、eteorologicaldatatoreducedimension；secondly，multipleheterogeneousmachinelearningclassifiersweretrainedondatasetandoptimalbaseclassifierwasscreenedbasedonpredictivequality；finally，thefinalclassifierwasgeneratedafterweightedtrainingforoptimalbaseclassifierbyusingensemblestrategy.Thee

5、xperimentalresultsshowthat，comparedwiththetraditionalsingleoptimalalgorithm，thepredictionaccuracyoftheproposedmodelisincreasedby%onaverage.　　英文关键词Keywords：　　lightningforecast；attributereduction；ensemblelearning；machinelearning　　0引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色

6、栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　雷电是人类面临的最严重的自然灾害之一，以江西省为例，6～8月为江西省雷电活动频发月份，1～2月和10～12月雷电活动少发月份。根据文献[1]统计，过去几年当中，江西省雷电活动比例在冬季最高，秋季次之，午后为雷电活动最频发时刻，12～21时是江西省雷电活动最频繁的时间段，约占总雷电活动数的%。另据文

7、献[2]统计，江西省XX―XX年总共发生2808次雷电灾害，造成437人死亡，246人受伤，直接经济损失达到21697万元，间接经济损失达到22430万元。因此，必须加强雷电灾害监测及雷电防御工作。　　国内外雷电预报是在筛选出与雷电发生相关性高的大气不稳定参数作为预报因子的基础上，构建雷电发生的概率预报方程，并区分强雷电与弱雷电。雷电预报所利用的资料主要有探空、雷达和卫星等观测资料及雷电探测资料。当前业内主要的预报研究方法有：　　1）常规预报方法，预报员利用天气学方法制作出来的，但准确度不高。　　2）利用卫星云图和天气雷达资料预报对流性天气，在卫星云图和雷达

8、回波图上，通过对流云团的动态显示，以及对流天气的预报