[发明专利]一种基于集成学习的道路能见度短临预测方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的道路能见度短临预测方法，该方法包括：构建样本气象数据集；利用样本数据集训练随机森林，得到随机森林模型；利用样本数据集训练梯度提升树，并利用极限梯度提升算法进行训练，得到极限梯度提升模型；根据预测时间要求，将待预测数据输入训练过后的随机森林模型和极限梯度提升模型中，得到能见度等级预测数据；对比两个模型在不同预测性能指标上的表现，综合选择预测结果作为最终的能见度预测数据。本发明实现了能见度的精细化、短临化预测，对于开展道路交通等领域的低能见度预警预报具有一定的指导意义。