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《电子科技大学》 2011年
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基于关联规则和聚类分析的异常天气挖掘

郑忠平  
【摘要】:数据挖掘(或知识发现)出现于20世纪80年代末,它是在统计学、人工智能(特别是机器学习)和数据库等多种技术的基础上发展起来的。目前己经成为人工智能和数据库等领域的研究热点。关联规则挖掘和聚类分析挖掘是数据挖掘的两个基本而且重要的分支,并被广泛应用于市场营销、电信、金融、电子政务、生物与医学及工业生产等领域。 随着计算机技术的广泛使用,我国气象事业信息化程度越来越高。在气象领域积累了大量的观测数据。海量数据中隐藏着许多有价值的信息,如何充分利用这些数据并从中发现有用的重要信息,已经成为科研人员的一项重要任务。气象数据中数据间存在着某些关联。比如暴雨级的降水量和极端高温有什么样的分布特征,它们的出现跟哪些气象要素有关。这些隐藏在数据中的特征和联系可以采用不同的方法挖掘得到。 本文概述了使用数据挖掘方法挖掘气象资料的现状,有关天气和气象灾害的术语及其定义。对经典关联规则挖掘算法和聚类算法进行了初步的研究,包括关联规则和聚类分析的概念、种类及挖掘步骤,重点介绍了经典Apriori算法、k-均值聚类算法、k-中心点算法。根据实际挖掘的需要,提出了围绕极端值的三分聚类算法,给出了详细的说明和分析,它是由k-均值聚类算法、k-中心点算法改进得到的。在第六章中使用了倍比因子的概念并运用该方法预测气温,效果良好。使用围绕极端值的三分聚类算法和Apriori算法对重庆地区的气象资料进行了深入挖掘,详尽地展示了挖掘的过程,得出了一系列极有意义的挖掘成果。这些成果对于发现重庆地区灾害性天气的分布特征、发现导致灾害性天气的相关因素,有着积极的现实意义。最后展望了使用数据挖掘方法挖掘气象资料的良好前景,同时也指出了这种方法在气象预报方面的不足。 总之,在气象数据获取、处理和应用过程中使用数据挖掘理论和技术,发现灾害性天气的分布规律和导致灾害性天气的因素,及时采取防范措施,能够为科学决策提供更好的服务。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP311.13

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【参考文献】
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