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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
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作者
陈晓云
吴本昌
韩海涛
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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
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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
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基金
甘肃省气象局科研基金项目(2008-01)
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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。
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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
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Keywords
interval isolation points piecewise linear fitting method multi-dimensional time series data mining dimensions selection meteorological factors
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究
被引量：1
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作者
陈晓云
牛国鹏
吴本昌
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机构
兰州大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期125-127,共3页
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文摘
在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力。针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架。在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习。最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性。
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关键词
回归-小波网络
小波去噪
混沌时间序列预测
相空间重构
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Keywords
hybrid wavelet neural network
wavelet denoise
ehaotic time series
phase space reeonstruetion
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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