模糊决策树算法在降雨预测中的研究与应用

【摘要】在21世纪的今天,国家经济的建设,社会的进步,人们的生活工作都和气象预报有着密切的关系,特别是对一些灾害性天气的及时准确的预报尤为重要。与此同时随着科学技术的快速发展,和气象观测技术的不断进步,积累了海量的气象数据,针对这些海量的、多样性的、多维性的、复杂的、连续型的气象数据高效而准确的挖掘出所蕴含的规律成为了现在气象研究所要解决的一个重要问题。基于决策树的分类算法是数据挖掘技术领域的一种重要分类方法,它能够非常方便地用图形化属性结构的方式表示挖掘结构。利用决策树归纳学习来产生相关规则,已经成为了知识获取中最常用而且有效的方法,是建立一个专家系统的有效途径。随着决策树的深入研究,尽管已经产生了很多构造相关决策树的方法,但是传统的清晰的决策树归纳学习却不能满足一个系统中不确定知识被自动获取的需求,为了在这种不确定(模糊)环境下达到相关知识集的自动获取,对模糊决策树归纳学习的研究已经成为一个当前的热点研究。本论文针对气象领域,以南方某地区局部的实际气象数据为研究对象,对该局部地区降雨进行决策分类。本论文研究的主要工作包括一下几个方面：1)对某地区局部气象数据,进行预处理,通过计算降雨量和其他相关属性的相关度除去冗余和相关度很弱的属性,为后续模型构建的工作做好准备。2)对预处理好的气象数据,把降雨量按照国家气象局给出的相关标准按照降雨量的多少划分为不通等级的降雨。将数据挖掘中的聚类算法用在对连续型属性的模糊处理上,这样减少了离散化中硬性划分给最后的结果带来的误差,并通过聚类中心构建合适的隶属函数,从而对连续型属性模糊化处理。3)利用互信息和条件互信息,考虑在模糊划分中在已选属性条件下对候选属性的影响,来选取候选属性作为测试属性,从而构建模糊决策树。4)在本文模糊决策树的模型基础上,针对气象数据阶段性数据构建决策树,计算决策模型的相似性,并通过投票加权,集成决策模型从而实现增量学习的过程。
【作者】聂进；
【导师】张巍；
【作者基本信息】广东工业大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】数据挖掘；气象数据；模糊决策树；互信息；

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