基于多机器学习竞争策略的短时雷电预报

摘要 传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法，较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象，提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先，对气象数据进行属性约简，降低数据维度；其次，在数据集上训练多种异构机器学习分类器，并基于预测质量筛选最优基分类器；最后，通过对最优基分类器训练权重，并结合集成策略产生最终分类器。实验表明，该方法优于传统单最优方法，其平均预测准确率提高了9.5%