發(fā)布時(shí)間：2020-11-13 12:55

　　 天氣狀況是人類社會活動的重要環(huán)境條件之一,它的變化將直接影響到國民經(jīng)濟(jì)各部門的生產(chǎn)、建設(shè)和管理,同時(shí)也在影響著人們的日常生活行為,氣象分析研究是一個(gè)關(guān)乎國計(jì)民生的課題。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,也促進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速發(fā)展,其中,基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類方法以其解釋說明性強(qiáng),分類精度高等特點(diǎn),已成為智能決策領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。通過氣象數(shù)據(jù)挖掘潛在其中的氣象規(guī)律,以便更好地理解天氣的形成與預(yù)測,是氣象研究中的熱點(diǎn)難題。氣象數(shù)據(jù)晴雨分析是不平衡數(shù)據(jù)集的二分類應(yīng)用,而人們更關(guān)心的是對下雨天的預(yù)測。傳統(tǒng)二分類數(shù)據(jù)挖掘方法大多構(gòu)建于正、負(fù)樣本基本平衡的假設(shè)之上,若將其直接運(yùn)用于不平衡數(shù)據(jù)集,往往不能取得令人滿意的效果。此外,傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法以屬性為粒度進(jìn)行分析,因而所得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則的粒度并不夠精細(xì)。面對大規(guī)模的氣象數(shù)據(jù)集,針對數(shù)據(jù)不平衡的特性,構(gòu)建更精細(xì)化的、可并行的關(guān)聯(lián)分類預(yù)測模型意義重大。針對天氣氣象數(shù)據(jù)的特點(diǎn),本文通過一種修改的基于代價(jià)敏感學(xué)習(xí)的方法,以單位時(shí)間的降雨量作為代價(jià)學(xué)習(xí)的值,將數(shù)據(jù)合理有效地區(qū)分為下雨與非下雨兩類。嘗試通過對數(shù)據(jù)屬性值進(jìn)行離散化以及二進(jìn)制化編碼處理,得到更小粒度的數(shù)據(jù)維度,進(jìn)而試圖使用一種基于分界定界的邏輯關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,運(yùn)用OCAT的原則,對編碼后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代訓(xùn)練,從而得出關(guān)聯(lián)規(guī)則分類器,并分析該算法性能提升的方法以及并行計(jì)算的可行性,對算法中所涉及的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行剖析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該邏輯關(guān)聯(lián)規(guī)則分類方法的結(jié)果直觀,易于理解,并具有更精細(xì)化的粒度,運(yùn)用于天氣氣象數(shù)據(jù)集可行有效,分類預(yù)測模型具有較高的準(zhǔn)確性以及穩(wěn)定性,同時(shí)易于實(shí)施并行計(jì)算,能較好地滿足當(dāng)前氣象分析的實(shí)時(shí)計(jì)算分析的要求。由于該分類器基于數(shù)理邏輯,得到的分類模型可以根據(jù)需求,對其做進(jìn)一步的邏輯運(yùn)算,從而實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化。該模型為氣象數(shù)據(jù)分析提供了一種方法,以彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法在不平衡天氣數(shù)據(jù)處理上的不足。
【學(xué)位單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：P413
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展與研究現(xiàn)狀
        1.2.1 氣象數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀
        1.2.2 不平衡數(shù)據(jù)分類研究現(xiàn)狀
        1.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
        2.1.1 Apriori算法
        2.1.2 FP增長算法
    2.2 代價(jià)敏感學(xué)習(xí)
    2.3 分支定界算法
    2.4 小結(jié)
第三章 不平衡氣象數(shù)據(jù)處理
    3.1 氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)
    3.2 預(yù)處理
    3.3 屬性值離散化與分級級數(shù)N
    3.4 屬性值二進(jìn)制編碼
    3.5 代價(jià)敏感學(xué)習(xí)與可承受誤差代價(jià)Exp
    3.6 小結(jié)
第四章 基于B&B的邏輯關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    4.1 本文符號
    4.2 OCAT關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    4.3 B&B算法構(gòu)造析取子句
    4.4 模型優(yōu)化及并行化方案
        4.4.1 B&B算法內(nèi)存占用問題
        4.4.2 基于邏輯運(yùn)算的模型優(yōu)化
        4.4.3 并行化方案
    4.5 小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與模型評估
    5.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.2 穩(wěn)定性評估
    5.3 模型優(yōu)化結(jié)果
    5.4 參數(shù)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響分析
        5.4.1 等級級數(shù)N的設(shè)置
        5.4.2 可承受誤差代價(jià)Exp的設(shè)置
    5.5 小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝

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本文編號：2882213