-
公开(公告)号：CN106127242A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610444365.2
申请日：2016-06-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开一种基于集成学习的年极端降水预测系统及其预测方法，包括数据输入模块、模型构建模块、训练及调试模块、集成模块和数据输出模块。数据输入模块包含从数据库文件中读入水文测站站点原数据和气象基本数据并进行数据预处理；模型构建模块包括获得训练数据集即并构建多维SVM年极端降水预测模型；训练及调试模块确定训练数据及检验数据，对多维SVM模型进行训练及调试，确定各模型的参数；集成模块计算各个模型的预测值的平均相对误差确定权重，进行基于D‑S证据理论的集成；数据输出模块将来年极端降水预测值存储在数据库或文件中，提供查询和分析服务。
Search Results
1
records
(took 0.015 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
