计算机网络时代，机器学习方法不断更新并被广泛应用于金融、医学、生物学等多个领域。以进一步提高降水量预报准确率为目的，将机器学习方法应用于降水量预报，介绍了一种以随机森林为基础的汛期降水量预报模型，以郑州为例，使用随机森林预报汛期降水量，将随机森林的预报结果与BP神经网络的预报结果进行比较，结果显示，随机森林预报精度越高，准确率越高，同时避免了过度拟合的问题，稳定性强。
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