【摘要】：隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步和發(fā)展,各行各業(yè)都與氣象預(yù)報(bào)有著密切的關(guān)系,特別是對(duì)一些災(zāi)害性天氣的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)尤為重要。與此同時(shí)科技的快速發(fā)展以及氣象觀測技術(shù)的不斷進(jìn)步,積累了海量的氣象數(shù)據(jù),其中蘊(yùn)藏著大量氣象規(guī)律,如何從氣象數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的信息成為一項(xiàng)重要的研究內(nèi)容。本文主要研究樸素貝葉斯分類算法(Naive Bayesian Classif1cation,NBC)對(duì)降雨等級(jí)分類預(yù)測的問題,指出了離散化對(duì)樸素貝葉斯分類算法的有效性和屬性賦權(quán)對(duì)樸素貝葉斯分類算法的重要性,從預(yù)測因子的屬性值離散化和樸素貝葉斯分類算法假設(shè)屬性之間相互條件獨(dú)立兩個(gè)方面,來改進(jìn)樸素貝葉斯分類算法。通過分析樣本氣象數(shù)據(jù),選擇出降雨預(yù)測因子,然后建立改進(jìn)的樸素貝葉斯分類模型,完成對(duì)降雨等級(jí)的分類預(yù)測。本論文主要研究以下內(nèi)容:針對(duì)氣象數(shù)據(jù)集中降雨類分布的不平衡性和連續(xù)數(shù)值型屬性的離散化問題,提出了改進(jìn)的類-屬性關(guān)聯(lián)離散化算法(Class-Attribute Interdependency Discretization,CAID)。通過分析類與屬性的二維量化矩陣后,充分考慮了氣象數(shù)據(jù)在屬性中的分布情況,同時(shí)結(jié)合了不同的離散標(biāo)準(zhǔn),提出了改進(jìn)的離散化準(zhǔn)則CAID,然后基于該準(zhǔn)則設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了CAID算法。該算法從候選斷點(diǎn)集中選擇出最佳的斷點(diǎn),把屬性域分割成若干區(qū)間,在信息損失最少的情況下得到更加合理的離散化方案,并提高了少數(shù)降雨類的識(shí)別率,更加有利于后續(xù)模型的學(xué)習(xí)。然后在CAID算法離散后的真實(shí)氣象數(shù)據(jù)上構(gòu)建一種基于CAID算法的樸素貝葉斯分類模型(D-NBC),實(shí)現(xiàn)對(duì)降雨等級(jí)的分類預(yù)測。通過分析對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了本文提出的算法可以更好的解決氣象數(shù)據(jù)中連續(xù)數(shù)值型屬性的離散化問題,相比較其它算法在后續(xù)的分類預(yù)測中有更好的性能提升。針對(duì)樸素貝葉斯分類算法假設(shè)屬性之間相互條件獨(dú)立的問題,為了提高樸素貝葉斯分類算法的分類精度,提出一種基于屬性加權(quán)的改進(jìn)樸素貝葉斯分類算法(INBC),該算法使用互信息與條件互信息綜合確定每個(gè)屬性的權(quán)值,以此來削弱屬性之間相互條件獨(dú)立的假設(shè),然后在CAID算法離散后的真實(shí)氣象數(shù)據(jù)下,構(gòu)建基于屬性加權(quán)的樸素貝葉斯降雨等級(jí)預(yù)測模型。對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的加權(quán)樸素貝葉斯分類模型具有更好的分類性能,在一定程度上提高了樸素貝葉斯模型對(duì)降雨等級(jí)分類預(yù)測的精度。
【圖文】：

圖３－３各降雨等級(jí)召回率對(duì)比圖逡逑圖３－２、３－３統(tǒng)計(jì)了邋４種模型處理同一數(shù)據(jù)集對(duì)每個(gè)降雨等級(jí)分類預(yù)測的準(zhǔn)確率回率，可以看出四種模型對(duì)Ｃ０級(jí)的分類預(yù)測準(zhǔn)確率和召回率最高，主要是所選天氣無雨樣本數(shù)比較大，但是仍然可以看出Ｄ－ＮＢＣ模型的預(yù)測性能最好，其準(zhǔn)召回率分別達(dá)到８８％和８４％左右。從圖３－２、３－３的總體趨勢來看，相比較Ｃ－ＮＢＣ逡逑Ｄ－ＮＢＣ模型，經(jīng)典ＮＢＣ模型的預(yù)測性能最差，說明對(duì)預(yù)測因子屬性值進(jìn)行離散作，可以在一定程度上提高ＮＢＣ模型的分類預(yù)測精度。隨著降雨等級(jí)分布的越來３０逡逑

訓(xùn)練行／１０＊１０＊１０逡逑圖３－４樣本容量與預(yù)測性能對(duì)比圖逡逑圖３－４統(tǒng)計(jì)了邋ＮＢＣ、Ｃ－ＮＢＣ、ＰＫＮＮ、Ｄ－ＮＢＣ四種分類模型處理不同容量氣象數(shù)逡逑據(jù)的預(yù)測正確率，對(duì)比它們?cè)谙嗤萘肯碌恼_率。從圖３－４可以看出，，當(dāng)樣本容量逡逑較少時(shí)，四種模型的預(yù)測性能接近，但是仍然T以看出Ｄ－ＮＢＣ模型的性能更好。從總逡逑體趨勢來看，一方面，相比較Ｃ－ＮＢＣ和Ｄ－ＮＢＣ模型，經(jīng)典ＮＢＣ模型的性能最差，而逡逑且達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的過程需要的樣本容量較大，可見，對(duì)預(yù)測因子屬性值進(jìn)行離散化可逡逑以提高ＮＢＣ模型的分類性能。當(dāng)數(shù)據(jù)容量為２００至４００行時(shí)，Ｃ－ＮＢＣ、Ｄ－ＮＢＣ模型逡逑的分類正確率接近，無法通過預(yù)測結(jié)果直觀的看出離散方法的好壞，主要是由于樣本逡逑較少時(shí)，少數(shù)類樣本數(shù)目極少，氣象數(shù)據(jù)中類分布不平衡性不明顯，本文提出的離散逡逑３１逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P457.6;TP181

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2673211