多维关联规则挖掘在径流长期预报中的应用

被引:5
作者
王富强 [1 ]
许士国 [2 ]
机构
[1] 华北水利水电学院水利学院
[2] 大连理工大学土木水利学院
关键词
物理因子; 多维关联规则; 数据挖掘; 长期预报;
D O I
10.16232/j.cnki.1001-4179.2009.19.037
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
关联规则是一种重要的数据挖掘技术。结合水文长期预报的特殊性,将多维关联规则挖掘方法应用于径流长期预报中。首先根据预报目标初选预报因子,构成长期预报事务数据集。然后对连续属性值进行属性分割,对处理后的数据集进行多维关联规则分析,挖掘出满足最小支持度和最小置信度的强关联规则,解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流量长期预报为例,挖掘出满足要求的强关联规则,这些规则中蕴含着太阳黑子活动、北太平洋海温以及副高强度变化与江桥汛期径流量的关系,说明了多维关联规则挖掘方法应用于径流长期预报研究的可行性。
引用
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页码:65 / 67+103 +103
页数:4
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