ISSN 1004-4965

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基于特征提取和集成学习的雷电预测能力提升

陈靖宇 汤德佑 伍光胜 胡鹏

陈靖宇, 汤德佑, 伍光胜, 胡鹏. 基于特征提取和集成学习的雷电预测能力提升[J]. 热带气象学报, 2021, 37(3): 450-456. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2021.043
引用本文: 陈靖宇, 汤德佑, 伍光胜, 胡鹏. 基于特征提取和集成学习的雷电预测能力提升[J]. 热带气象学报, 2021, 37(3): 450-456. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2021.043
CHEN Jingyu, TANG Deyou, WU Guangsheng, HU Peng. LIGHTNING PREDICTION CAPABILITY IMPROVEMENT BASED ON FEATURE EXTRACTION AND ENSEMBLE LEARNING[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2021, 37(3): 450-456. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2021.043
Citation: CHEN Jingyu, TANG Deyou, WU Guangsheng, HU Peng. LIGHTNING PREDICTION CAPABILITY IMPROVEMENT BASED ON FEATURE EXTRACTION AND ENSEMBLE LEARNING[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2021, 37(3): 450-456. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2021.043

基于特征提取和集成学习的雷电预测能力提升

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2021.043
基金项目: 

广州市科技计划项目 201803030014

广东省气象局科学技术研究项目 GRMC2019M28

详细信息
    通讯作者:

    伍光胜, 男, 广东省人, 研究员级高级工程师, 从事气象观测技术研究工作。E-mail: 596424966@qq.com

  • 中图分类号: P427.3

LIGHTNING PREDICTION CAPABILITY IMPROVEMENT BASED ON FEATURE EXTRACTION AND ENSEMBLE LEARNING

  • 摘要: 雷电是对人类社会有重大安全影响的自然灾害之一, 对雷电进行监测、预警是降低其危害的重要手段。利用广州市黄埔区的大气电场仪资料和闪电定位资料统计分析了反映雷电趋势的相关特征, 并从中提取预警因子探讨与电场仪探测范围内雷电事件的相关性, 基于基分类器BP神经网络, 分别通过Bagging和Adaboost的方法建立集成模型。试验表明, 在以30分钟为时间片的雷电事件预警中, 基于BP神经网络模型, 对比本试验提取的特征和其他研究提供的特征, 误报率和漏报率分别降低了16.83%和15.19%;集成方法比未集成的单一BP神经网络误报率最大降低了11.46%, 漏报率最大降低了4.73%, 说明了特征提取和集成学习的方法能有效提升模型在雷电预测中的准确率。

     

  • 图  1  大气电场仪站点分布图

    图  2  BP神经网络结构

    图  3  6项特征与重新选择的特征在BP神经网络的对比

    图  4  BP神经网络与使用集成模型后的对比

    表  1  预测因子及其相关性分析

    预测因子 定义 相关性系数
    电场探测量 电场仪探测返回的数值量 0.417
    电场全距 电场强度的最大值减最小值 0.334
    极性反转 电场曲线正负反转的次数 0.370
    差分全距 电场差分的最大值减最小值 0.335
    差分最大值 电场差分的最大值 0.313
    差分绝对值均值 电场差分绝对值的平均值 0.465
    接近闪电 距离电场仪15~20 km范围内是否发生闪电 0.683
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    表  2  混淆矩阵

    混淆矩阵 真实值
    预测值 TP FP
    FN TN
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-12-02
  • 修回日期:  2021-04-28
  • 网络出版日期:  2021-09-27
  • 刊出日期:  2021-06-01

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