基于关联规则挖掘的径流长期预报模型研究

关联规则是一种重要的数据挖掘技术。现结合水文长期预报的特殊性,将关联规则挖掘分析方法应用于径流长期预报中。根据预报目标初选出预报因子,构成长期预报事务数据集。然后将其进行离散化处理,对离散化后的数据集进行关联规则分析,挖掘出满足事先设定的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长期预报为例,挖掘出满足要求的强关联规则,这些强关联规则中蕴含着北太平洋海温变化和江桥汛期径流的关系,说明了关联规则挖掘分析方法在径流长期预报中的可行性。