基于随机森林的雷电潜势预报方法及其系统

本发明涉及一种基于随机森林的雷电潜势预报方法及其系统，包括以下步骤：(1)采集多源气象数据并预处理；(2)特征提取：对卫星数据提取云图纹理和形状特征，对雷达数据提取回波强度、顶高、垂直发展速度特征；(3)模型构建与优化；(4)雷电预警。本发明的优点是：随机森林作为集成学习算法的典型代表，其核心在于集成多个决策树的预测结果。这种基于Bagging的集成模式，能够充分整合多维度特征信息，有效抑制单一决策树易出现的过拟合问题。在雷电潜势预报场景中，通过自适应学习大量历史气象数据与雷电事件的关联，该算法可精准捕捉气象要素与雷电潜势之间的复杂非线性关系，进而显著提升预报的准确率。