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基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究

张振华 徐瑾辉 李龙欣 马超 黄江楠 谢政宏

徐州工程学院学报(自然科学版)Issue(3):40-46,7.
徐州工程学院学报(自然科学版)Issue(3):40-46,7.

基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究

The Short-term Forecasting Model of Sandstorms Based on SMOTE and Decision Tree Learning Algorithm

张振华 1徐瑾辉 2李龙欣 2马超 2黄江楠 1谢政宏3

作者信息

  • 1. 广东外语外贸大学经济贸易学院,广东广州 510006
  • 2. 广东外语外贸大学金融学院,广东广州 510006
  • 3. 广东外语外贸大学思科信息学院,广东广州 510006
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摘要

Abstract

As the traditional algorithms are defective in forecasting the accuracy of sandstorm disaster , this paper established a forecasting model combined SMOTE algorithm with decision tree learning algo‐rithm .Using meteorological observation data of six provinces in Northwest China ,the classification of rare class is well solved ,and the predictive accuracy rate reaches 76 .25% .The results showed that the model can be used for the actual sandstorm warning with good classification accuracy ,generalization performance , robustness and anti‐noise properties in solving the classification problems of the unbalanced samples in the sandstorm forecasting .

关键词

沙尘暴预测/稀有类分类/SMOTE/决策树

Key words

sandstorms forecasting/rare classes/SMOTE/decision tree learning algorithm

分类

医药卫生

引用本文复制引用

张振华,徐瑾辉,李龙欣,马超,黄江楠,谢政宏..基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究[J].徐州工程学院学报(自然科学版),2015,(3):40-46,7.

基金项目

广东省自然科学基金项目(2014A030313575);2015年广东大学生科技创新培育专项资金一般项目 ()

徐州工程学院学报(自然科学版)

OACSTPCD

1674-358X

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