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針對目前分類算法對降水預測過程存在著泛化能力低、精度不足的問題，提出改進Adaboost算法集成反向傳播（ BP）神經網絡組合分類模型。該模型通過構造多個神經網絡弱分類器，賦予弱分類器權值，將其線性組合為強分類器。改進后的Adaboost算法以最優化歸一化因子為目標，在提升過程中調整樣本權值更新策略，以此達到最小化歸一化因子的目的，從而確保增加弱分類器個數的同時降低誤差上界估計，通過最終集成的強分類器來提高模型的泛化能力和分類精度。選取江蘇境內6個站點的逐日氣象資料作為實驗數據，建立7個降水等級的預報模型，從對降雨量有影響的眾多因素中，選取12個與降水相關性較大的屬性作為預報因子。通過多次實驗統計，結果表明基于改進的Adaboost-BP組合模型具有較好的性能，尤其對58259站點的適應性較好，總體分類精度達到8l%，在7個等級中，對0級降雨的預測精度最好，對其他等級的降雨預測有不同程度的精度提升，理論推導及實驗結果證明該種改進可以提高預測精度。
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