![](/images/graphics-bg.png)
Feature Selection for Very Short-Term Heavy Rainfall Prediction Using Evolutionary Computation
المؤلفون المشاركون
Lee, Yong-Hee
Kim, Yong-Hyuk
Seo, Jae-Hyun
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We developed a method to predict heavy rainfall in South Korea with a lead time of one to six hours.
We modified the AWS data for the recent four years to perform efficient prediction, through normalizing them to numeric values between 0 and 1 and undersampling them by adjusting the sampling sizes of no-heavy-rain to be equal to the size of heavy-rain.
Evolutionary algorithms were used to select important features.
Discriminant functions, such as support vector machine (SVM), k-nearest neighbors algorithm (k-NN), and variant k-NN (k-VNN), were adopted in discriminant analysis.
We divided our modified AWS data into three parts: the training set, ranging from 2007 to 2008, the validation set, 2009, and the test set, 2010.
The validation set was used to select an important subset from input features.
The main features selected were precipitation sensing and accumulated precipitation for 24 hours.
In comparative SVM tests using evolutionary algorithms, the results showed that genetic algorithm was considerably superior to differential evolution.
The equitable treatment score of SVM with polynomial kernel was the highest among our experiments on average.
k-VNN outperformed k-NN, but it was dominated by SVM with polynomial kernel.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Seo, Jae-Hyun& Lee, Yong-Hee& Kim, Yong-Hyuk. 2014. Feature Selection for Very Short-Term Heavy Rainfall Prediction Using Evolutionary Computation. Advances in Meteorology،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454158
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Seo, Jae-Hyun…[et al.]. Feature Selection for Very Short-Term Heavy Rainfall Prediction Using Evolutionary Computation. Advances in Meteorology No. 2014 (2014), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454158
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Seo, Jae-Hyun& Lee, Yong-Hee& Kim, Yong-Hyuk. Feature Selection for Very Short-Term Heavy Rainfall Prediction Using Evolutionary Computation. Advances in Meteorology. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454158
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-454158
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)