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时间:2019-05-10
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1、上海大学博士学位论文地震预报中的数据挖掘方法研究姓名:吴绍春申请学位级别:博士专业:控制理论与控制工程指导教师:吴耿锋20050801上海大学博士学位论文地震预报中的数据挖掘方法研究的不精确时间序列匹配;其次,实现基于奇异值分解的多维时间序列相似性比较算法SSVD(SimilarityBasedSingularValueDecomposition):最后,应用自底向上的时间序列划分方法,提出基于频度的动态划分时序模式挖掘算法SSMBF(Sub—SequenceMatchingBased—onFrequency—Partition)。通过实验证明,该算法能有效地从海量历史数据中挖掘出单变量
2、和多变量组合的时间序列频繁模式,从而辅助领域专家及时发现地震前兆观测数据中的异常信息。5.依托本单位自强2000高性能计算环境,实现一个基于Cluster机群系统的地震预报并行数据挖掘平台PDMPEP(ParallelDataMingPlatformforEarthquakePrediction)。以Cluster机群系统作为地震预报数据挖掘平台的并行支撑环境,基于面向对象技术封装平台的数据挖掘算法库;同时,提出并行数据挖掘管理中间件的概念,运用软件分层思想,将并行挖掘算法的运行控制及相关的数据操纵功能从平台中分离出来,极大提高了系统的鲁棒性和可扩展性。注:本文背景课题“地震预报中的数据
3、挖掘方法研究”得到上海市自然科学基金(项目编号03ZRl4038)-与国家地震科学联合基金(项目编号104090,与上海市地震局合作)的共同支持。关键词:地震预报,数据挖掘,关联规则,时间序列,序贯模式,地震序列地震地区相关性,地震前兆观测数据,并行数据挖掘平台U上海大学博士学位论文地震预报中的数据挖掘方法研究ABSTRACTEarthquakepredictionisaworldwidechallengingproblem.Withthedevelopmentofearthquakepredictioninthepast30years,alargeamountofpriorknowle
4、dgeandbillionsofdatahavebeenaccumulatedinourcountry.Thegiganticauspicedataunderearthquakeconditionsisrecordedbythesensornetworkofseismologicalobservatoryeveryday.Inthispaper,weintroducetheadvanceddataminingtechniquesintotheearthquakepredictionfield,andseveralnovelapproachesbetweendataminingandsei
5、smologicaldataanalysisarestudied.Meanwhile,justbyusingthetechniquesofhighperformancecomputingandparalleldatamining,seismologicaldomainknowledgehiddeninthegiganticdatacanbeefficientlydiscoveredtosupportearthquakeprediction,thereforetheaccuracyoftheearthquakepredictioncanbeimprovedeffectively.Onthe
6、basisofdiscussingtheexistingdataminingalgorithms,thepapermainlyfocusesonthedomainknowledgeofseismologyandthetraditionalmethodsforearthquakeprediction.Then,byusingtherelativityanalysisonearthquakezones,theearthquakesequencesandtherulesofearthquakeauspicedata,itcarriesoutseveralparalleldataminingal
7、gorithmssuchasassociationrolesbasedparallelminingalgorithm,theseismologicalsimilarityandsimilarity·matchingalgorithmrealization,andthesequentialpatternminingalgorithmetc.Furthermore,theearthquakeauspicedataprocessingme
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