基于决策树组合分类器的气温预测

摘要：

气象数据挖掘是近年来研究的热点，组合分类器能够实现协同计算以提高效率和准确性，就此本文采用数据挖掘方法中的决策树组合分类器对某地气象进行了气温预测，主要依据C4．5经典算法、Bagging集成方法构建组合决策树，并加入协同的思想建立了预测气温的决策树协同分析模型．实验表明，基于Bagging的决策树协同模型对于局部区域的气温预测具有较高的准确率．

关键词：Bagging、C4.5算法、组合分类器、协同、气温预测

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部重点实验室基金资助项目110411；广东省自然科学基金资助项目10451009001004804，9151009001000007；广东省科技计划项目2012B091000173；广州市科技计划项目2012J5100054；韶关市科技计划项目2010CXY／C05

在线出版日期：2015-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：54-59