基于分支定界的不平衡气象数据晴雨分析与预测

发布时间：2020-11-13 12:55

　　 天气状况是人类社会活动的重要环境条件之一,它的变化将直接影响到国民经济各部门的生产、建设和管理,同时也在影响着人们的日常生活行为,气象分析研究是一个关乎国计民生的课题。大数据时代的来临,也促进了数据挖掘技术的快速发展,其中,基于关联规则的分类方法以其解释说明性强,分类精度高等特点,已成为智能决策领域中的研究热点。通过气象数据挖掘潜在其中的气象规律,以便更好地理解天气的形成与预测,是气象研究中的热点难题。气象数据晴雨分析是不平衡数据集的二分类应用,而人们更关心的是对下雨天的预测。传统二分类数据挖掘方法大多构建于正、负样本基本平衡的假设之上,若将其直接运用于不平衡数据集,往往不能取得令人满意的效果。此外,传统的关联规则挖掘方法以属性为粒度进行分析,因而所得到的关联规则的粒度并不够精细。面对大规模的气象数据集,针对数据不平衡的特性,构建更精细化的、可并行的关联分类预测模型意义重大。针对天气气象数据的特点,本文通过一种修改的基于代价敏感学习的方法,以单位时间的降雨量作为代价学习的值,将数据合理有效地区分为下雨与非下雨两类。尝试通过对数据属性值进行离散化以及二进制化编码处理,得到更小粒度的数据维度,进而试图使用一种基于分界定界的逻辑关联规则挖掘方法,运用OCAT的原则,对编码后的数据集进行迭代训练,从而得出关联规则分类器,并分析该算法性能提升的方法以及并行计算的可行性,对算法中所涉及的关键参数进行剖析。实验结果表明,该逻辑关联规则分类方法的结果直观,易于理解,并具有更精细化的粒度,运用于天气气象数据集可行有效,分类预测模型具有较高的准确性以及稳定性,同时易于实施并行计算,能较好地满足当前气象分析的实时计算分析的要求。由于该分类器基于数理逻辑,得到的分类模型可以根据需求,对其做进一步的逻辑运算,从而实现模型优化。该模型为气象数据分析提供了一种方法,以弥补传统方法在不平衡天气数据处理上的不足。
【学位单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：P413
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外发展与研究现状
        1.2.1 气象数据挖掘现状
        1.2.2 不平衡数据分类研究现状
        1.2.3 关联规则挖掘研究现状
    1.3 本文的主要工作
    1.4 论文结构
第二章 相关理论与技术
    2.1 传统关联规则挖掘算法
        2.1.1 Apriori算法
        2.1.2 FP增长算法
    2.2 代价敏感学习
    2.3 分支定界算法
    2.4 小结
第三章 不平衡气象数据处理
    3.1 气象监测数据
    3.2 预处理
    3.3 属性值离散化与分级级数N
    3.4 属性值二进制编码
    3.5 代价敏感学习与可承受误差代价Exp
    3.6 小结
第四章 基于B&B的逻辑关联规则挖掘
    4.1 本文符号
    4.2 OCAT关联规则挖掘
    4.3 B&B算法构造析取子句
    4.4 模型优化及并行化方案
        4.4.1 B&B算法内存占用问题
        4.4.2 基于逻辑运算的模型优化
        4.4.3 并行化方案
    4.5 小结
第五章 实验结果与模型评估
    5.1 实验结果
    5.2 稳定性评估
    5.3 模型优化结果
    5.4 参数对实验结果的影响分析
        5.4.1 等级级数N的设置
        5.4.2 可承受误差代价Exp的设置
    5.5 小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
致谢

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本文编号：2882213