基于 SMOTE 算法与决策树的沙尘暴短期预警研究

摘要：

针对沙尘暴灾害发生时间预测准确率较低、传统的预测模型预测效果欠佳问题，建立了基于SMOTE算法与决策树算法的沙尘暴预测模型．该模型利用西北六省的气象观测数据，较好地解决了稀有类的分类问题，总体预测成功率达到76．25％．研究结果表明该模型分类准确率高、泛化性能好、抗噪音、鲁棒性好，较好地解决了沙尘暴预测中不平衡样本的分类预测问题，可用于实际的沙尘暴预警．

关键词：沙尘暴预测、稀有类分类、SMOTE、决策树

分类号：R284.2(中药学)

资助基金：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308-GK151013

在线出版日期：2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：40-46