粗糙集及范例推理技术在气象预测中的研究精选

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1、南京航空航天大学硕士学位论文粗糙集及范例推理技术在气象预测中的研究姓名：季赛申请学位级别：硕士专业：测试计量技术及仪器指导教师：沈星20060101南京航空航天大学硕士学位论文摘要在气象预测领域里，人们对灾害性天气的预报和警报提出了迫切需要。历史天气的数据和预报员的经验往往对气象预测的结果起着非常重要的作用，预报员可以根据当前的天气情况和历史上相似的天气进行比较，从而对当前的天气进行预测。因而建立一个包含着预报员经验总结、历史天气范例分析、历史天气档案等各种多媒体信息的综合天气知识库将成为预报员做实时天气预报的得力助手。对综合天气范例库的建立、简化、相似检索等深入研

2、究具有重要的理论意义和工程实用价值。本文采取仿真试验与理论相结合的研究方法，从气象数据中挖掘出知识，结合预报员的经验建立范例库，并利用粗糙集和基于范例推理的技术实现相似天气范例的检索，从而提高天气预报的水平。文中提出了气象预测的范例推理模型，研究了灾害天气范例库的建立方法，比较了人工建立范例库和数据挖掘的方式提取范例库这两种方法的优缺点，提出了数据挖掘方式提取范例库的数据模型和抽取范例库的算法。分析了粗糙集在气象预测中的作用，研究了范例库属性离散化的算法，并通过分明矩阵的方法对属性约简，减少了范例检索的时间和空间开销。文中提出了相似天气范例快速检索的思路，先利用粗糙

3、集理论去除冗余的范例决策表的特征属性，再利用BP神经网络和相似度原理来实现相似范例的检索。实验结果表明，采用粗糙集和范例推理技术的结合对相似天气范例的检索速度快，成功率高。关键词：粗糙集；属性离散化；范例推理；知识表达系统；BP算法；天气预测；—I—南京航空航天大学硕士学位论文ABSTRACTInweatherforecastdomain,thepeopleproposedtheurgentneedtothedisasterweatherforecast.Historicalweatherdataandtheforecastexperienceareoftenimp

4、ortanttotheweatherforecastresult.Amultimediainformationcomprehensiveknowledgestorehouse,whichestablishedwiththeexperienceandthehistoricalweathermodelanalysisandsoon,willbecometheprimaryassistanttomakethereal-timeweatherforecast.Thereforetothesynthesisweathercasebaseestablishment,theret

5、rievalandsoonthethoroughresearchhastheimportanttheorysignificanceandtheprojectpracticalvalue.Thisarticleadoptstheresearchtechniquewhichthesimulationexperimentandthetheoryunifies,excavatestheknowledgefromthemeteorologicaldata,theunionexperiencebuildsthecasebaseAndusestheCBRandroughsette

6、chnologytothesimilarretrieval,thusenhancestheweatherforecastthelevel.InthearticleproposedtheweatherforecastCBRmodel,hasstudiedthedisasterweathercasebaseestablishmentmethod,withdrawsthecasebaseusebythedataminingwaycomparedwiththemanulestablishmentcasebasethegoodandbadpoints,proposedthed

7、atamodelandextractsthecasethealgorithm;Hasanalyzedtheroughsetintheweatherforecastfunction,hasstudiedthecasebaseattributeseparatemethod,andthroughthediscernibilitymatrixmethodtoreductattribute,reducedthemodelretrievaltimeandthespatialexpenses.Inthearticleproposedthesimilarweathermodel