张掖地区气象数据分析与应用研究

发布时间：2020-08-17 11:14

【摘要】：近年来,随着全面推进气象现代化工作的进行气象观测业务和气象数值预报技术得到了全面的发展,气象部门采集数据和收集数据的能力越来越强,现己积累了海量的气象资料,面对如此庞大的数据资料,如何有效利用这些资料成为气象信息工作者所面临的一道难题。本文利用决策树方法和神经网络方法对甘肃省张掖市国家基准气象站的历史气象数据进行分析与处理,从中挖掘出一些有价值的信息。本文首先对历史数据进行了预处理,包括资料汇总、异常值、缺失值的分析和处理等。然后采用决策树方法中的CART算法对连续气温数值进行评估,并做了简要的对比分析。主要考虑月平均气压、月平均水汽压、月最小相对湿度、月蒸发量和降水量等因素对月平均气温的影响。同时还采用C5.0算法对离散化气温数值进行评估,建立了全年和按汛期划分生成的两种决策树模型;发现汛期模型较全年模型的气温预测正确率上有明显的提高。其次运用神经网络中的MLP(多层感知机)模型和RBF(径向基函数)模型对张掖市国家基本气候观测站的历史月平均资料进行处理与分析,并与决策树方法和其他研究结果进行了比较分析,得出MLP神经网络模型对连续气温预测效果最好,汛期MLP模型在离散化气温的预测正确率上较全年模型有一定的提高,利用MLP模型预测离散化气温时,汛期模型较全年模型在正确率上更有优势。
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P413;TP311.13
【图文】：

后共有６６０条记录。实验采用旧Ｍ＠ＳＰＳＳ邋ｍｏｄｅｌｅｒ软件建模分析，并对观测数据作分逡逑区处理，通过ｍｏｄｅｌｅｒ软件自带的分区模块随机选取数据集中６０％的记录作为训练集，逡逑２０％的记录作为测试集，剩余２０％的记录为验证集，挖掘过程如图４－１。逡逑（ｇ）—＾邋Ｈ邋＾逦—－邋？邋——邋３—－艺一逡逑……湖ｗ邋Ｔ逡逑＾邋＾—妙一Ｄｔｌ逡逑分析逦月平｜巧＾＼＾＾＾段重消逡逑W逦／匕逡逑丨ＳＲ－月平均气Ａ】逡逑图４－１ＣＡＲＴ算法决策树挖掘的流程图逡逑这里懫用ＣＡＲＴ增长方法生成月平均气温的决策树，在数据挖掘终止规则中限定逡逑父节点的最小个案数为２０，子节点的最小个案数为１０。在构建决策树模型时，取月逡逑２１逡逑

逦南京信总工程大学硕士学位论文逦逡逑降水量、月日照时数、月平均相对湿度、月平均水汽压、月平均气压和月平均风速这６逡逑个因素作为预测变量进行训练决策树，月平均气温作为目标输出。图４－２为月平均气逡逑温划分生成的决策树，图４－３为模型结构简图，图４－３为变量重要性视图。逡逑曰月平均水汽压＜＝３．８９７丨平均＞３．７７４．效应：－１１．３３８１逡逑

逦南京信总工程大学硕士学位论文逦逡逑降水量、月日照时数、月平均相对湿度、月平均水汽压、月平均气压和月平均风速这６逡逑个因素作为预测变量进行训练决策树，月平均气温作为目标输出。图４－２为月平均气逡逑温划分生成的决策树，图４－３为模型结构简图，图４－３为变量重要性视图。逡逑曰月平均水汽压＜＝３．８９７丨平均＞３．７７４．效应：－１１．３３８１逡逑

【参考文献】

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本文编号：2795252