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雷电是人类面临的最严重的自然灾害之一，以江西省为例，6-8月为江西省雷电活动频发月份，1-2月和10 -12月雷电活动少发月份。过去几年当中，江西省雷电活动比例在冬季最高，秋季次之，午后为雷电活动最频发时刻，12 -21时是江西省雷电活动最频繁的时间段，约占总雷电活动数的79. 4%，江西省2005-2013年总共发生2808次雷电灾害，造成437人死亡，246人受伤，直接经济损失达到21 697万元，间接经济损失达到22430万元。因此，必须加强雷电灾害监测及雷电防御工作。
传统的雷电数据预测方法往往采用单一最优机器学习算法，较少考虑气象数据的时空变化等现象。针对该现象，提出一种基于集成策略的多机器学习短时雷电预报算法。首先，对气象数据进行属性约简，降低数据维度；其次，在数据集上训练多种异构机器学习分类器，并基于预测质量筛选最优基分类器；最后，通过对最优基分类器训练权重，并结合集成策略产生最终分类器。实验表明，该方法优于传统单最优方法，其平均预测准确率提高了9.5%。
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