基于數(shù)據(jù)挖掘的氣象數(shù)據(jù)分析.pdf

1、隨著我國氣象信息化事業(yè)的不斷發(fā)展,氣象領(lǐng)域積累了大量的數(shù)據(jù)。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息,如何充分利用這些數(shù)據(jù)并從中發(fā)現(xiàn)有用的,卻常被人們忽視的重要信息,已成為科研人員的一項(xiàng)重要任務(wù)。氣象數(shù)據(jù)的研究與分析對(duì)于生產(chǎn)實(shí)踐與社會(huì)生活具有越來越重要的意義。本文利用決策樹方法和時(shí)間序列方法對(duì)陜北某縣氣象站的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。
　　首先,采用決策樹方法中的CART算法對(duì)氣溫?cái)?shù)值進(jìn)行評(píng)估,主要考慮月平均氣壓、月平均水汽壓、月最小相對(duì)

2、濕度、月蒸發(fā)量和降水量等因素對(duì)月平均氣溫的影響。建立了按月平均氣溫劃分生成的決策樹模型,同時(shí)還建立了分季節(jié)氣溫劃分生成的決策樹模型,并采用這兩個(gè)模型對(duì)氣溫進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)與其他研究成果對(duì)比分析,可以看到所建立的模型在氣溫預(yù)測(cè)上正確率較高。并且針對(duì)戶外作業(yè)部門對(duì)氣溫具體值要求不高,只需知道溫度區(qū)間就可決定是否采取作業(yè)的特點(diǎn),建立了分季節(jié)的氣溫離散化預(yù)測(cè)模型,同樣采用此模型對(duì)氣溫進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)與兩個(gè)模型對(duì)比分析,可以看到所建立的模型在氣溫預(yù)測(cè)上正

3、確率有所提高。
　　其次,運(yùn)用時(shí)間序列中的簡單季節(jié)模型和ARIMA季節(jié)乘積模型對(duì)陜北某縣地面測(cè)量的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,并對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)行了比較分析,得出ARIMA季節(jié)乘積模型在效果上優(yōu)于簡單季節(jié)模型。
　　最后,簡要的對(duì)決策樹方法與時(shí)間序列方法在氣溫預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了對(duì)比分析。得到?jīng)Q策樹模型在整體的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率方面不如ARIMA季節(jié)乘積模型表現(xiàn)出色,但它可以良好地捕捉數(shù)據(jù)的突變。時(shí)間序列方法對(duì)連續(xù)性平穩(wěn)性好的數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)方面