一种基于Markov链模型的动态聚类方法

对单变量时间序列的聚类 ,是一类有着广泛应用背景的特殊的聚类问题 由于该问题的特殊性 ,现有的聚类方法无法直接使用 ,故提出了一种新的基于Markov链模型的动态聚类方法 该方法首先对每一个时间序列建立一个描述其动态特征的Markov链模型 ,从而把对时间序列的聚类问题转化为对Markov链模型的聚类问题 然后通过定义各个Markov链之间的“距离” ,采用动态聚类算法完成对这些Markov链模型的聚类 使用该方法 ,分别对一批真实数据和仿真数据进行了聚类试验 。

重庆市山区公路雪灾等级划分及预警评估模型研究

通过对国内外相关领域雪灾等级的分析,结合重庆气象条件和公路网的实际情况,提出适合重庆的山区公路雪灾分级标准。将雪灾强度数学模型与雪灾等级划分情况相结合,用动态聚类法找出各雪灾等级的重心,从而建立雪灾预警评估模型。