基于粒子群支持向量机的雷电临近预测方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群支持向量机的雷电临近预测方法，涉及雷电预测技术领域，其目的在于将粒子群支持向量机方法应用于雷电临近预测中。该方法为：从MICAPS系统的高空、地面历史资料和地面台站雷暴实况数据中，进行相关性分析选取影响雷电发生的相关因子；针对雷电数据中有雷电及无雷电数据不平衡的特性，对数据进行预处理，并对缺失数据进行合理插补；使用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化；建立训练样本集并训练支持向量机，建立雷电临近预测模型；将测试数据集输入训练好的预测模型，进行有无雷电识别。本发明的方法具有准确率高，泛化能力强的优点。

主权项

一种基于粒子群支持向量机的雷电临近预测技术方法，其特征在于，数据采集单元根据雷电影响因子，选取预定时间的雷电影响因子对应的气象数据构造样本集，样本处理单元根据有雷电样本集中样本数量及各影响因子样本的分布规律，在支持向量机的分类单元内，通过随机插值形成新的少数类样本，使有雷电样本集与无雷电样本集相互平衡；构建包括支持向量机的惩罚系数C 和径向基核函数的宽度系数σ的粒子，(C、σ)作为粒子群支持向量机的参数向量，基于粒子群优化算法优化选取支持向量机参数，确定粒子群支持向量机的最优参数；根据最优参数调用支持向量机决策函数建立雷电临近预测模型，选取影响因子对应的数据样本集输入雷电临近预测模型进行预测。