[发明专利]基于Stacking集成学习的太阳10.7cm射电流量中期预报方法在审
| 申请号： | 202111287756.5 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN114065845A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 崔瑞飞;赵洪宇;朱亚光;姜健民 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军63770部队 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N20/20;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 顾潮琪 |
| 地址： | 710699 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Stacking集成学习的太阳10.7cm射电流量中期预报方法，首先应用线性回归和多层感知机作为基准模型对F10.7进行预报，然后应用Stacking学习策略将多个模型预报结果进行整合，利用Lasso最小角回归方法融合基准模型的预报值得出最终的预报结果。本发明有效规避了每个单一模型的缺点，得到了准确率更高、鲁棒性更强的预报结果；采用Lasso最小角回归方法作为元模型，自动忽略贡献度低的特征以突出最重要的特征，在一定程度上避免过拟合问题的出现，使得预报结果优于其它元模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 stacking 集成 学习 太阳 10.7 cm 射电 流量 中期 预报 方法 | ||
【主权项】：
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