基于GBDT+LR模型的冰雹和短时强降水预报方法

摘要

本发明公开了一种冰雹和短时强降水预报方法，包括：获取某一地区往年每年3月至9月冰雹和短时强降水发生前三小时的地面气象观测站点数据及该地区上游的多个探空站点数据；通过SMOTE过采样算法对上述数据中数据量相对较小的冰雹过程数据进行扩充，得到过采样后的数据集；采用PCA方法对过采样后的数据集进行降维；将降维后的数据集中的样本划分为训练集和测试集；构建GBDT+LR模型，将GBDT模型的叶节点所提取的特征作为LR模型的输入特征，通过训练集和测试集的样本对GBDT+LR模型进行训练和测试；采集地区待预测时间点之前三小时的地面气象观测站点数据，获取该地区上游的多个探空站点数据，将数据代入训练好的GBDT+LR模型，判定预测时间点出现的是冰雹还是短时强降水。