基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

摘要：

为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平，提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例，通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况，并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证，结果表明，基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。

关键词：降水预测、朴素贝叶斯算法、贝叶斯估计、F-measure评价方法

所属期刊栏目：36

分类号：TV125;P338(水利工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金71433003,51179047;“十二五”国家科技支撑计划2015BAB07B01

在线出版日期：2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-69,79