—应用朴素贝叶斯方法的历史2.朴素贝叶斯方法的优势3.数据的处理—地面观测数据的获取—预报因子的预处理4.分类器性能分析5.总结与展望1234531.降雨预报与朴素贝叶斯降雨预报的意义:长期降雨预测中期降雨预测分钟级降雨预测保证灌区粮食生产安全指导阶段性计划安排提醒出行是否携带雨具1234541.降雨预报与朴素贝叶斯降雨预报方法的发展史:17世纪初使用仪器测量进行预报开始使用统计学进行预报20世纪八十年代20世纪初数值预报产品开始发展1234551.降雨预报与朴素贝叶斯应用朴素贝叶斯方法的降水预报:1983年krzysztofowicz:将数值预报值作为预报因子,进行预报模型修订。2001年JamesN.K.Liu等:利用香港地区的气候数据资料作为预报因子,进行了降雨量的分级预报模拟。2013年ValmikBNikam等:利用印度气象部(IMD)的地面观测数据作为预报因子,进行了降雨强度预测,取得良好精度。123456目录降雨预报与朴素贝叶斯—降雨预报的意义—应用朴素贝叶斯方法的历史3.数据的处理—地面观测数据的获取—预报因子的预处理4.分类器性能分析5.总结与展望123452.朴素贝叶斯方法的优势72.朴素贝叶斯方法的优势朴素贝叶斯分类器:1234582.朴素贝叶斯方法的优势朴素贝叶斯分类器:归为Kmax类别根据类条件概率独立的设定1234592.朴素贝叶斯方法的优势朴素贝叶斯的优势:朴素贝叶斯方法的特点气候测量数据的特点条件独立假设意味着各个特征之间分布相互独立,对于潜在的高维预报因子减少了维数灾难的风险。随着测量技术发展,降水预报因子维度增加,而且因子之间的关系很难获知。模型结构上,朴素贝叶斯具有天生的简单性,不需要很大的训练数据样本就能发挥较好的分类效果。具体精确到某种划分的有参考价值的气候历史数据可能并不多,早期的记录也很可能不全或缺少某些特征。√√1234510
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