粗糙集理论在积雨云天气预报中的应用研究

论文摘要

小尺度天气现象对民航飞行安全构成了极大的威胁,气象界对小尺度天气的预测预报方法主要还是利用天气学方法并结合预报人员的经验来讨论和预测它们的发生、发展及变化。这种传统的预报方法已经无法满足机场飞行安全保障工作所要求的精确、定量、准时预报的要求。粗糙集理论作为一种新的软计算方法,通过把知识和分类密切地联系起来,为处理不确定、不完全数据的分类预测问题提供了符合人类认知的数学工具。基于粗糙集的知识发现技术已成为决策科学的研究热点。本文针对积雨云这种小尺度天气现象,利用粗糙集理论中的数据离散化、属性约简、规则提取对气象数据进行分析处理,在此基础上,结合人工免疫分类器建立基于粗糙集的积雨云天气预报模型。首先,本文对基于粗糙集理论的数据离散化问题进行了比较研究,提出了一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法,有效的提高了离散后数据表的类-属性相关度,并使离散化后的区间分布更加合理,实验结果也证明了此算法在保证分类效果的同时,使分割点分布更加合理。其次,本文深入研究了粗糙集理论及其属性约简、规则提取算法,针对积雨云天气建立了气象数据库,完成了气象数据的采集、气象因子的选取工作,建立了气象数据的粗糙集决策表,然后结合人工免疫分类器,建立了基于粗糙集的积雨云天气预报模型,实验论证了该模型在预报精确度上基本满足了预报工作的需要,达到了课题的预期目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题意义
• 1.2 气象预报的方法
• 1.3 研究现状
• 1.4 本文的主要研究内容
• 第二章 粗糙集理论
• 2.1 知识表达系统
• 2.1.1 知识与分类
• 2.1.2 知识的约简
• 2.2 粗糙集理论的基本概念
• 2.3 粗糙集的优点
• 2.4 本章 小结
• 第三章 气象学基础知识
• 3.1 气象学的基本概念
• 3.2 天气预报简介
• 3.2.1 气象图
• 3.2.2 天气预报的基本知识
• 3.3 本章 小结
• 第四章 连续属性离散化方法研究
• 4.1 连续属性的离散化方法简介
• 4.1.1 离散化问题的概念
• 4.1.2 离散化的思想和步骤
• 4.1.3 离散化方法研究现状
• 4.2 类-属性相关度（DEPENDENCY）离散化算法
• 4.2.1 类-属性相关度（dependency）离散化算法介绍
• 4.2.2 CAIM 离散化算法介绍
• 4.2.3 CAIM 离散化算法分析
• 4.3 基于CRAMER’S V 的连续属性离散化算法
• 4.3.1 列联表的概念
• 4.3.2 一种基于Cramer’s V 的连续属性离散化方法
• 4.3.3 效果比较与分析
• 4.4 本章 小结
• 第五章 基于粗糙集的积雨云天气预报研究
• 5.1 积雨云的气象学意义
• 5.2 原始气象数据采集
• 5.3 气象数据表处理
• 5.4 基于粗糙集的积雨云天气预报研究
• 5.4.1 研究背景
• 5.4.2 基于粗糙集的积雨云天气预报模型
• 5.4.3 基于粗糙集的气象数据离散化
• 5.4.4 基于粗糙集理论的气象数据降维
• 5.4.5 基于粗糙集理论的气象规则提取
• 5.4.6 人工免疫分类器
• 5.4.7 基于粗糙集的积雨云天气预报模型的评估分析
• 5.5 本章 小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文