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濟各部門的生產、建設和管理,同時也在影響著人們的日常生活行為,氣象分析研究是一個關乎國計民生的課題。大數據時代的來臨,也促進了數據挖掘技術的快速發(fā)展,其中,基于關聯規(guī)則的分類方法以其解釋說明性強,分類精度高等特點,已成為智能決策領域中的研究熱點。通過氣象數據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測,是氣象研究中的熱點難題。氣象數據晴雨分析是不平衡數據集的二分類應用,而人們更關心的是對下雨天的預測。傳統(tǒng)二分類數據挖掘方法大多構建于正、負樣本基本平衡的假設之上,若將其直接運用于不平衡數據集,往往不能取得令人滿意的效果。此外,傳統(tǒng)的關聯規(guī)則挖掘方法以屬性為粒度進行分析,因而所得到的關聯規(guī)則的粒度并不夠精細。面對大規(guī)模的氣象數據集,針對數據不平衡的特性,構建更精細化的、可并行的關聯分類預測模型意義重大。針對天氣氣象數據的特點,本文通過一種修改的基于代價敏感學習的方法,以單位時間的降雨量作為代價學習的值,將數據合理有效地區(qū)分為下雨與非下雨兩類。嘗試通過對數據屬性值進行離散化以及二進制化編碼處理,得到更小粒度的數據維度,進而試圖使用一種基于分界定界的邏輯關聯規(guī)則挖掘方法,運用OCAT的原則,對編碼后的數據集進行迭代訓練,從而得出關聯規(guī)則分類器,并分析該算法性能提升的方法以及并行計算的可行性,對算法中所涉及的關鍵參數進行剖析。實驗結果表明,該邏輯關聯規(guī)則分類方法的結果直觀,易于理解,并具有更精細化的粒度,運用于天氣氣象數據集可行有效,分類預測模型具有較高的準確性以及穩(wěn)定性,同時易于實施并行計算,能較好地滿足當前氣象分析的實時計算分析的要求。由于該分類器基于數理邏輯,得到的分類模型可以根據需求,對其做進一步的邏輯運算,從而實現模型優(yōu)化。該模型為氣象數據分析提供了一種方法,以彌補傳統(tǒng)方法在不平衡天氣數據處理上的不足。
【學位單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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 國內外發(fā)展與研究現狀
        1.2.1 氣象數據挖掘現狀
        1.2.2 不平衡數據分類研究現狀
        1.2.3 關聯規(guī)則挖掘研究現狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 論文結構
第二章 相關理論與技術
    2.1 傳統(tǒng)關聯規(guī)則挖掘算法
        2.1.1 Apriori算法
        2.1.2 FP增長算法
    2.2 代價敏感學習
    2.3 分支定界算法
    2.4 小結
第三章 不平衡氣象數據處理
    3.1 氣象監(jiān)測數據
    3.2 預處理
    3.3 屬性值離散化與分級級數N
    3.4 屬性值二進制編碼
    3.5 代價敏感學習與可承受誤差代價Exp
    3.6 小結
第四章 基于B&B的邏輯關聯規(guī)則挖掘
    4.1 本文符號
    4.2 OCAT關聯規(guī)則挖掘
    4.3 B&B算法構造析取子句
    4.4 模型優(yōu)化及并行化方案
        4.4.1 B&B算法內存占用問題
        4.4.2 基于邏輯運算的模型優(yōu)化
        4.4.3 并行化方案
    4.5 小結
第五章 實驗結果與模型評估
    5.1 實驗結果
    5.2 穩(wěn)定性評估
    5.3 模型優(yōu)化結果
    5.4 參數對實驗結果的影響分析
        5.4.1 等級級數N的設置
        5.4.2 可承受誤差代價Exp的設置
    5.5 小結
總結與展望
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的論文
致謝

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本文編號：2882213