公开(公告)号：CN116796192A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310768441.5

申请日：2023-06-27

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 苏德斌 ,  樊昌元 ,  何关兴 ,  唐田野

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06N20/00 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明涉及气象领域，提供了一种基于机器学习的海雾预测方法。目的在于解决影响因子选取的问题以及融合多模型进行联合决策，达到提高准确率的目的。主要方案包括获取目标区域的海雾初步数据集，利用主成分分析法展开分析初步数据集，将原本的特征数据进行优化选取得到优化数据集；将优化数据集分为训练集数据和测试集数据，将得到的训练集数据带入不同的机器学习算法中进行训练，得到训练好的三个模型，即决策树模型、随机森林模型、LGBM模型；定义检验海雾事件类型，并计算对应事件的准确率，将测试数聚集输入训练好的三个模型，得到三个模型的输出海雾事件类型，通过三个模型的输出海雾事件类型进行综合判断，得到最终的海雾事件类型。