基于BP神经网络数据挖掘技术的雷电特征研究
雷灾呈现出空问范围广、受灾面积扩大、受灾对象增多等新特点.由于目前国内比较缺乏对雷电的分析和预测研究,与国外相比在闪电资料的应用研究方面还相对落后,并没有成熟的可用于预报的诊断技术和预报产品。因此,结合数据仓库与数据挖掘技术利用闪电数据的特征,开展闪电探测数据的综合应用技术研究尤为重要。本文以扬州市雷电探测记录为实验数据,采用K-means聚类算法对实验数据进行聚类;根据雷电数据的特点,建立雷电数据的时空模型,采用BP神经网络的方法训练实验数据,实现对雷电数据的预测、评估,为防雷工作提供一定的参考意见;构建一个雷电数据挖掘系统的框架,以期为以后防雷部门的信息化建设提供一个思路。
数据挖掘 防雷 BP神经网络
游志远 顾承华 李祥超 张洁茹
江苏省扬州市气象局,扬州 225009 南京信息工程大学,南京 210044
国内会议
浙江嘉兴
中文
440-445
2010-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）