基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法

• 作者: 徐利亚 王军 程勇 郑忠仁 钟水明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 气象观测数据 属性约简 区间值相似度 遗传算法 属性子集
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 数据科学与技术
• 页码范围: 2678-2683
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 字数: 8435字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2678

摘要

针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区问化中单值较多、等价类划分精度低的问题,提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法(MOIvGA).首先,通过改进区间值相似度,使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析;其次,通过改进自适应遗传算法,提高其收敛性;最后,通过仿真实验证明,相对于运行自适应遗传属性约简(AGAv)算法求解最优值,所提算法迭代代数减少了22代;在区间长度为1h降水分类中,基于依赖度的区间值决策表λ-约简(MOIvGA)平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3％,对无雨的预测准确率提高了7.13％;同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率.由此可见,MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军	南京信息工程大学计算机与软件学院	65	243	8.0	12.0
5	程勇	南京信息工程大学信息化建设与管理处	31	129	7.0	9.0
6	钟水明	南京信息工程大学计算机与软件学院	4	23	3.0	4.0
7	徐利亚	九江学院信息科学与技术学院	4	17	2.0	4.0
8	郑忠仁	南京信息工程大学计算机与软件学院	5	10	2.0	3.0