[发明专利]一种运用K临近算法进行降水类型分类的方法在审
| 申请号： | 201910346576.6 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110059766A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 杨毅;杨志达 | 申请（专利权）人： | 兰州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 兰州嘉诺知识产权代理事务所(普通合伙) 62202 | 代理人： | 吕长红 |
| 地址： | 730000 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及气象与水文领域，降水类型的分类，具体为一种运用K临近算法进行降水类型分类的方法，包括如下步骤，1）选取训练数据集，2）选取验证样本，3）计算验证样本与训练数据集中每个训练样本的距离；4）选取K值，训练数据集中与验证样本距离最近的K个样本的分类类型及为验证样本的分类类型；5）选取不同的K值计算对比，并确定后最佳K值。6）选取实时样本，利用确定的最佳K值进行计算对比，确定实时样本的分类类型。本发明基于k邻近算法，使用地基雷达资料和热带降水测量卫星TRMM卫星降水类型产品资料对降水类型进行分类，在现有的业务平台上，实现对降水类型的快速准确划分，改善降水量估测。 | ||
| 搜索关键词： | 降水类型 样本 分类类型 验证 算法 分类 计算对比 训练数据 训练数据集 产品资料 降水测量 雷达资料 训练样本 样本距离 业务平台 估测 卫星 降水量 地基 水文 邻近 热带 气象 | ||
【主权项】：
1.一种运用K临近算法进行降水类型分类的方法，其特征在于：包括如下步骤：a）.选取训练数据集，所述的训练数据集由多个训练样本组成，并确定每个训练样本的分类类型；b）.选取验证样本，所述的验证样本的分类类型已知；c).计算验证样本与训练数据集中每个训练样本的距离；d）.选取K值，训练数据集中与验证样本距离最近的K个样本的分类类型及为验证样本的分类类型；e）. 选取不同的K值，按步骤d）确定在不同K值时训练数据集中的训练样本与已知的验证样本的分类类型相同的训练样本的数量， 训练数据集中的训练样本与已知的验证样本的分类类型相同的训练样本的数量最多的K值为最佳K值；f）.选取实时样本，计算实时样本与训练数据集中每个训练样本的距离，选取步骤e）确定的最佳K值，训练数据集中与实时样本距离最近的K个训练样本的分类类型即为实时样本的分类类型。
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