一种融合分布估计算法与极限学习机的干旱智慧预测方法

摘要

本发明公布了一种融合分布估计算法与极限学习机的干旱智慧预测方法，提出了成功融合分布估计算法(EDA)和极限学习机(ELM)的方法，构建了EDA‑ELM混合模型；根据研究区的特点，选取并计算相应的干旱指数表征干旱，并作为EDA‑ELM模型输出；搜集与干旱成因有关的致旱因子构建大数据集，利用信息理论筛选出与干旱成因最为密切的关键致旱因子，作为模型输入；设置EDA‑ELM混合模型中的参数，调试模型结构，应用于干旱预测。该方法融合了信息学、统计学及水文气象学领域相关知识，具有预测精度高，泛化能力强，适用范围广等优点，为基于大数据的干旱预测提供了一条有效的路径。