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一种基于自适应贝叶斯模型平均的降雨预测方法

摘要

本发明涉及一种基于自适应贝叶斯模型平均的降雨预测方法,属于气象数据分析方法技术领域。本发明首先收集地区气象观测数据生成气象数据库;然后,获取气象数据库,并对其中的数据进行数据清洗,提取出降雨数据;然后,将获取到的降雨数据存储到降雨数据库中;再获取降雨数据库中的数据,并导入到自适应降雨预测模型中进行处理;然后,将生成的预测模型概率导入到自适应自适应贝叶斯模型平均中进行处理;最后,将处理好的降雨预测值输出。本发明使用自适应降雨预测模型以及自适应自适应贝叶斯模型平均对降雨数据进行处理,提升降雨预测结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN109146187A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 昆明理工大学;

    申请/专利号CN201810999328.7

  • 发明设计人 宋耀莲;马丽华;

    申请日2018-08-30

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

  • 入库时间 2024-02-19 08:16:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20180830

    实质审查的生效

  • 2019-01-04

    公开

    公开

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