基于随机森林的中长期降水量预测模型研究

编号 zgly0000975529

文献类型 期刊论文

文献题名 基于随机森林的中长期降水量预测模型研究

学科分类 220.1010;森林气象学

作者 甄亿位  郝敏  陆宝宏  左建  刘欢 

作者单位 河海大学水文水资源学院  北京市水利规划设计研究院  河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 

母体文献 水电能源科学 

年卷期 2015(6)

页码 6-10

年份 2015 

关键词 降水预测  随机森林  神经网络  支持向量机 

文摘内容 为解决降水预测中存在的非线性问题,避免传统人工智能方法的过拟合弊端,提高中长期降水预测精度,引入了随机森林算法,通过优选预报因子,分别构建了年、月降水预测模型,并应用南京市1951~2013年降水系列及水文气象因子系列,验证所建模型的适用性。结果表明,随机森林模型预测精度较高、稳定性好、泛化能力强,能有效预测年、月降水量;与BP神经网络模型和支持向量机模型相比,随机森林模型效率更高、性能更优,尤其适用于大样本的逐月降水量预测中。