基于XGBoost的短临雷雨大风的预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110789924.4
IPC分类号：G06K9/62;G06N20/00
申请日期：
2021-07-13
申请人：
沈阳工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于XGBoost的短临雷雨大风的预测方法
申请号	CN202110789924.4	申请日期	2021-07-13
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-22	公开/公告号	CN113537336A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	沈阳工业大学	申请人地址	辽宁省沈阳市铁西区经济技术开发区沈辽西路111号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	沈阳工业大学	当前权利人	沈阳工业大学
发明人	于霞;王清霖;段勇;艾德润;李召鹏
代理机构	沈阳智龙专利事务所（普通合伙）	代理人	宋铁军

摘要

基于XGBoost的短临雷雨大风的预测方法：第一步骤：基于多类原始数据的处理并建立样本集；第二步骤：将样本集输入到模型当中进行训练并分析结果；1)根据雷雨大风的特征属性，将雷雨大风预测模型的输入确定为NCEP中的数据集；输出为地面雷达数据集；2)对雷雨大风预测模型进行训练，将预测结果，训练策略采用贪心策略确定分裂特征及特征值，减少在寻找分裂特征时算法的复杂度；预测是否会发生雷雨大风；3)训练模型拥有降雨和大风两个属性，将其定义为机器学习当中的回归问题，训练两个模型，4)采用气象领域常用的TS评分检验预测效果。第三步骤：模型布置在实际的气象预报系统中，并且实时得到预测结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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