基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究
张振华1
徐瑾辉2
李龙欣2
马超2
黄江楠1
谢政宏3
1.广东外语外贸大学经济贸易学院,广东广州,5100062.广东外语外贸大学金融学院,广东广州,5100063.广东外语外贸大学思科信息学院,广东广州,510006
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．
关键词：沙尘暴预测稀有类分类SMOTE决策树
分类号：R284.2(中药学)
资助基金：广东省自然科学基金(2014A030313575)国家级大学生科技创新项目(308-GK151013)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 40-46 )
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