基于Hadoop的GA-BP算法在降水预测中的应用

基于Hadoop的GA-BP算法在降水预测中的应用

论文摘要

针对如何从海量的气象数据中挖掘出有用的知识,并提高气象预报的准确度,提出了在Hadoop平台上构建基于遗传神经网络算法的天气预报方法.该方法采用遗传算法与神经网络算法相结合,避免了传统算法容易陷入局部最优的问题,并以天津市13个台站1951–2006年的地面气候资料日值数据为基础,建立了遗传神经网络预测模型,最后以降雨量等级为决策属性进行了实验.结果表明,该方法对所有降水等级的预测准确率都要优于传统的神经网络算法,对于降水等级R0的预测精度最高,达到了87%,不仅可以有效的处理海量气象数据,同时具有较高的预测精准度和良好的扩展性,为天气预报提拱了一种全新的思路和方法.

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类型: 期刊论文

作者: 勾志竟,任建玲,徐梅,王敏

关键词: 遗传神经网络,气象数据,天气预报

来源: 计算机系统应用 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 气象学,自动化技术

单位: 天津市气象局天津市气象信息中心

分类号: P457.6;TP18

DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007056

页码: 140-146

总页数: 7

文件大小: 1014K

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