多维关联规则挖掘在径流长期预报中的应用

• 作者: 王富强 许士国
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 物理因子 多维关联规则 数据挖掘 长期预报
• 年，卷（期）: 2009,（19）
• 所属期刊栏目: 水文化资源
• 页码范围: 65-67,103
• 页数: 4页
• 分类号: P338
• 字数: 4612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2009.19.022

摘要

关联规则是一种重要的数据挖掘技术.结合水文长期预报的特殊性,将多维关联规则挖掘方法应用于径流长期预报中.首先根据预报目标初选预报因子,构成长期预报事务数据集.然后对连续属性值进行属性分割,对处理后的数据集进行多维关联规则分析,挖掘出满足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量长期预报为例,挖掘出满足要求的强关联规则,这些规则中蕴含着太阳黑子活动、北太平洋海温以及副高强度变化与江桥汛期径流量的关系,说明了多维关联规则挖掘方法应用于径流长期预报研究的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王富强	华北水利水电学院水利学院	70	406	11.0	17.0
2	许士国	大连理工大学土木水利学院	132	1805	25.0	36.0