【摘要】：針對傳統(tǒng)的高空氣象數(shù)據(jù)挖掘方法中存在的數(shù)據(jù)挖掘深度問題,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術的高空氣象數(shù)據(jù)挖掘方法。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術以及小波分析法對數(shù)據(jù)挖掘模型進行優(yōu)化,引進協(xié)同多分類器算法進行更加精確的數(shù)據(jù)挖掘,避免數(shù)據(jù)產(chǎn)生的干擾。提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高空氣象數(shù)據(jù)挖掘方法提高了數(shù)據(jù)挖掘的深度,還對數(shù)據(jù)的特征提取起到了一定的輔助作用。為了驗證該方法的有效性,設計了對比仿真試驗,將所提方法與傳統(tǒng)方法相比較得出,所提方法有效地解決了數(shù)據(jù)干擾問題,提高了數(shù)據(jù)挖掘程度。
[Abstract]:Aiming at the problem of depth of data mining in traditional methods of high-altitude meteorological data mining, a method of high-altitude meteorological data mining based on BP neural network is proposed. BP neural network technology and wavelet analysis were used to optimize the data mining model, and the cooperative multi-classifier algorithm was introduced for more accurate data mining to avoid the interference of the data. The BP neural network based high-altitude meteorological data mining method improves the depth of data mining, and also plays a certain role in the feature extraction of data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, a comparative simulation experiment is designed. Compared with the traditional method, the proposed method can effectively solve the problem of data interference and improve the degree of data mining.
【作者單位】： 黑河學院;
【基金】：黑龍江省科技廳自然科學基金項目(F2016032)
【分類號】：TP183;TP311.13

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本文編號：2167189