基于关联规则挖掘的径流长期预报模型研究

• 作者: 王富强 许士国
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 海温 关联规则 数据挖掘 长期预报
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 资源水利
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: P3
• 字数: 4857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1683.2007.01.024

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许士国	大连理工大学土木水利学院	132	1805	25.0	36.0
2	王富强	大连理工大学土木水利学院	10	87	5.0	9.0