基于机器学习的雷电预报研究

崔月生; 胡曦

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高准确率的雷电预报,有助于降低雷电带来的灾害,从而减少雷电造成的损失,所以如何提高雷电预报准确率具有重要的现实意义。为了提高支持向量机(SVM)算法的分类效果,引入了灰狼优化算法(GWO),利用GWO算法的全局优化能力优化SVM的c和σ,从而提高SVM分类的准确性。由于采集的雷电数据属性较多,采用主成分分析(PCA)方法对属性进行约简,获得能够反映雷电情况的主要影响因子,作为GWO-SVM的输入数据,GWO-SVM的输出为雷电发生情况。最后建立了雷电预报仿真实验,实验对比结果现实,在相同的实验参数及实验数据情况下,GWO-SVM方法相比于传统的其他3种算法具有更高的雷电预报准确率;相比于前人所作研究,所提方法也具有更高的雷电预报准确率;验证了所提雷电预报方法的可靠性。

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来源
《国外电子测量技术》 |2019年第6期|23-27|共5页
作者
崔月生; 胡曦;
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作者单位

北京市避雷装置安全检测中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类不稳定天气的电;一般性问题;
关键词
支持向量机; 灰狼算法; 雷电预报; 主成分分析;

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