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《基于关联规则的湖北短期气候预测应用初探-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、安徽农业科学,JournalofAnhuiAgn.Sci.2015,43(8):150—152责任编辑黄小燕责任校对李岩基于关联规则的湖北短期气候预测应用初探王宏记,张冰松,杨代才(湖北省气象信息与技术保障中心,湖北武汉430074)摘要分析了数据挖掘技术中关联规则分析方法的原理和一般数据挖掘的系统结构和主要步骤,通过收集、加工和处理大气环流指数等大量信息,以湖北省汛期异常气候现象为对象,使用关联规则挖掘方法试图找出各物理量和气象要素与未来一段时间内湖北的汛期降水之间的关系。基于Apriori算法2013年针对湖北短期气候预测,初步建立了一个关联规则挖掘系统,实现了参数配置、
2、关联挖掘和规则显示等功能。关键词教据挖掘;关联规则挖掘;气候预测中图分类号S126文献标识码A文章编号0517—6611(2015)08—150—03StudyonHubeiShort—termCiimatePredictionMethodBasedonAssociationRuleWANGHong.ji,zHANGBing-song,YANGDai-cai(MeteorologicalInformationandTechnologySuppo~CenterofHubeiProvince,Wuhan,Hubei430074)Abstractrhispaperanalysest
3、heprincipleofassociationrulesmethod.thesystemstructureandthemainstepsofthegeneraldatamining,bycollecting,processingandhandlingofatmosphericcirculationindexandotherlargeamountsofinformation,takingHubeiProvincefloodseasonclimateanomaliesastheobject,associationruleminingmethodwasusedtofindoutt
4、herelationshipbetweenphysicsquantities,mete—orologicalelementsandfloodseasonprecipitationinthefutureofHubei.BasedonApriorialgorithm.aimingatshort—termclimatpredictionin2013,anassociationruleminingsystemwasestablished,realizingparametersconfiguration,associationminingandruledisplay.KeywordsD
5、atamining;Associationrulemining;Climateprediction随着通信技术和数据库技术的发展,湖北省气象局通过1关联规则挖掘技术分析INTERNET网、部门交换、本地大气探测等手段,特别是通过关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值的中国气象局9210卫星通信系统每天均能接收到越来越多的描述数据项之间相互联系的信息技术之一。通常关联规则气象数据资料,并通过关系型数据库对这些数据进行了具有以下形式:y(Js%,C%),即“nn⋯n一管理。但就气象应用特别是短期气候预测业务而言,要在越ny2n⋯n”;其中Xi(i∈{1,⋯,})和(j∈{1,⋯
6、,来越堆积的数据中间找出有用的数据或带有预测性质的信N})均为属性值,C%表示确信度(Confidence),s%表示支持息是一件非常复杂的事”。气象预报通常需要使用大量度(Suppoa)。支持度s%表示和y项集同时出现的概率,的历史气象数据和实时气象数据,业务和研究人员往往首先而确信度c%表示项集出现的前提下y项集出现的概率,采用建立数据库的方式,再从这些大量的数据中分析天气的两者之间存在特定关系,Cotfidence(y):Suppo~(x,u规律。湖北短期气候的预测人员在实际业务中既要面对堆)/Suppofl(X)。积如山的气象数据,同时传统的数据分析方法很难处理在时如
7、果将某区域气候状况看成属性y,而将前期多个气象间和空间等多维度的信息,难以找到气象数据属性信息之间因素实况看成属性,就可通过设定支持度S,利用关联规则的内部关系,基于这些原因,将数据挖掘技术应用于短期气挖掘技术找到一些有用的关联规则或联系,这些规则具有用候预测领域,从一个新的角度对气象数据进行处理,在关联户给定的支持度,这是非常有意义的。模式挖掘的基础上,找出部分物理量和未来的气象要素之间2数据挖掘系统总体结构气候关系,解决长期困扰预报员面对海量气象数据无法下手2.1数据挖掘系统的组成的情况,是气象业务
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