广西大学学报（自然科学版）
廣西大學學報（自然科學版）
엄서대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY （NATURAL SCIENCE EDITION）
2014年
5期
1131-1137
,共7页
滕少华%樊继慧%陈潇%张巍%刘冬宁
滕少華%樊繼慧%陳瀟%張巍%劉鼕寧
등소화%번계혜%진소%장외%류동저
数据挖掘%支持向量机%组合分析器%局域气象数据%协同工作
數據挖掘%支持嚮量機%組閤分析器%跼域氣象數據%協同工作
수거알굴%지지향량궤%조합분석기%국역기상수거%협동공작
data mining%SVM%multi-classifier model%local area meteorological data%cooperation work
为有效应对频发的局域气象灾害，急需深入研究局域环境下降雨量的气象数据挖掘技术，以提高降雨预测的准确率。提出了一个基于支持向量机的多组合器协同分析方法，构建了一个多组合器协同分析模型，通过用气象数据的实证性分析与实验，实验结果表明：该多组合器协同分析模型具有较高的预测准确性和分类稳定性。
為有效應對頻髮的跼域氣象災害，急需深入研究跼域環境下降雨量的氣象數據挖掘技術，以提高降雨預測的準確率。提齣瞭一箇基于支持嚮量機的多組閤器協同分析方法，構建瞭一箇多組閤器協同分析模型，通過用氣象數據的實證性分析與實驗，實驗結果錶明：該多組閤器協同分析模型具有較高的預測準確性和分類穩定性。
위유효응대빈발적국역기상재해，급수심입연구국역배경하강우량적기상수거알굴기술，이제고강우예측적준학솔。제출료일개기우지지향량궤적다조합기협동분석방법，구건료일개다조합기협동분석모형，통과용기상수거적실증성분석여실험，실험결과표명：해다조합기협동분석모형구유교고적예측준학성화분류은정성。
In order to study the meteorological data mining on rainfall in local area environment and further improve the accuracy of the prediction of the rainfall, a SVM-based cooperative multi-classifi-er method is proposed.The cooperative multi-classifier model composed by both base classifiers and integration classifier is designed and implemented.Experimental results obtained from example anal-ysis of meteorological data show that the proposed method has higher forecast accuracy and classifica-tion stability.
