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基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究
被引量:
11
1
作者
陈晓云
吴本昌
韩海涛
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第4期898-902,共5页
为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型。该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对...
为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型。该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对时间序列进行分段、数据压缩及特征值提取,最后使用k-means聚类算法对处理后的多维序列进行符号化,利用规则提取得到降雨天气模型。实验结果表明了该模型具有较好的实用价值。
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关键词
区间隔离点
分段线性拟合法
多维时间序列
数据挖掘
维度选择
气象要素
下载PDF
职称材料
题名
基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究
被引量:
11
1
作者
陈晓云
吴本昌
韩海涛
机构
兰州大学信息科学与工程学院
甘肃省气象局兰州大学联合数据实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第4期898-902,共5页
基金
甘肃省气象局科研基金项目(2008-01)
文摘
为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型。该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对时间序列进行分段、数据压缩及特征值提取,最后使用k-means聚类算法对处理后的多维序列进行符号化,利用规则提取得到降雨天气模型。实验结果表明了该模型具有较好的实用价值。
关键词
区间隔离点
分段线性拟合法
多维时间序列
数据挖掘
维度选择
气象要素
Keywords
interval isolation points piecewise linear fitting method multi-dimensional time series data mining dimensions selection meteorological factors
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究
陈晓云
吴本昌
韩海涛
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
11
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