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空间数据聚类在气象灾害预警中的应用

《电子技术与软件工程》2018年 第9期 | 玉坤   北京市气象信息中心 北京市100089
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摘 要:本文以现运行核电站周边各种天气环境下的点数据、线数据、以及面数据为储备资料,针对气象原始数据海量、杂乱、不易操作等缺点,探讨了将原始数据转化为更利于数据挖掘的分析型数据的方法,研究了天气预报分析型数据的概念和分析型数据五元组模型,在常规空间距离的基础上发展同时能够反映分析型数据五元组间空间位置关系和属性特征相似性的广义距离。同时研究了对于气象分析型数据的数据挖掘聚类算法及其辅助算法,并提出能够表征气象分析型数据之间、属性或属性不同区间值对聚类影响力特性的气象因子概念。以天气过程中的线数据类型为出发点,开发了基于天气预报分析型数据的数据挖掘聚类程序,为影响核电站安全的极端天气的预测奠定坚实的基础。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
【关键词】 数据挖掘 分析性数据 极端天气 聚类
【出 处】 《电子技术与软件工程》2018年 第9期 164-165页 共2页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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