基于互信息网络模型的冰雹回波时间序列知识发现

论文摘要

冰雹是影响人类生产生活的主要气象灾害之一,由于其具有突发性强、移动迅速、生命时期短等特点,给人工预报带来了很大困难。因此,实现基于多普勒雷达图像的冰雹回波预警系统,可以有效的预防冰雹灾害,最大限度地减轻冰雹给工农业生产带来的损失。本文在构建雷达回波时序特征数据库的基础上,将互信息网络模型首次进行了冰雹回波时间序列的知识发现,获取了潜在的有用的知识,并利用知识发现的结果——规则,预测了冰雹回波时间序列的未来行为,实现对冰雹回波的预报,达到了警示效果。本文主要涉及以下几方面工作:(1)构建雷达回波时间序列数据库。利用数字图像处理技术,提取、计算雷达图像中感兴趣回波的颜色、纹理和形状特征,保存到传统数据库中,讨论并分析了专门数据库的不同构建方法,在此基础上,把现有的数据库重组成时间序列数据库,为冰雹回波的预测研究提供了底层数据源。(2)实现了基于多层次互信息网络模型的知识发现方法。利用信息论中互信息的概念和意义,以雷达回波时间序列数据库为数据基础,计算事件集的先验熵(独立事件集信息量)和后验熵(条件信息量)之间的差(即互信息),以此来检测输入属性和目标属性之间的关联程度,逐层构造和控制网络的结构,从而挖掘出冰雹产生、发展过程的关联规则。(3)对挖掘的结果进行优化,获取简约规则,形成知识库,并利用知识库实现了对冰雹回波的预测。实验结果及理论分析表明,该算法能有效地标识出雷达图像中冰雹回波区域的发展过程。综上所述,本文的研究可以有效的预测、识别出冰雹回波的产生过程,并能在一定程度上满足实际应用的需求,为多普勒雷达冰雹回波预警作出了贡献。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题意义及选题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 知识发现和数据库技术现状
• 1.2.2 时间序列分析研究现状
• 1.2.3 时间序列数据挖掘及预测现状
• 1.3 本课题的研究内容及主体框架
• 1.3.1 研究的主要内容
• 1.3.2 本文的主体框架
• 第二章 时间序列数据库的构建
• 2.1 时间序列数据库概述
• 2.1.1 时间序列数据库特点
• 2.1.2 专业数据库的构建方法
• 2.1.3 时间序列数据库的属性
• 2.2 时间序列分析
• 2.2.1 时间序列的变动因素
• 2.2.2 时间序列的分析模型
• 2.2.3 时间序列的分析步骤
• 2.3 时间序列知识发现的目标
• 2.3.1 相似性搜索
• 2.3.2 时间序列挖掘模式
• 2.4 时间序列数据库
• 2.4.1 时间序列数据库的组成
• 2.4.2 时间序列数据库的组织结构
• 2.4.3 时间序列数据库的应用属性
• 2.4.4 时间序列数据库的实现
• 2.5 本章小结
• 第三章 互信息网络模型
• 3.1 信息论基本概念
• 3.1.1 信息熵
• 3.1.2 条件熵
• 3.1.3 互信息
• 3.2 互信息网络模型
• 3.2.1 数据集描述
• 3.2.2 属性域离散化
• 3.2.3 互信息网络模型的结构
• 3.2.4 互信息网络模型的工作方式
• 3.3 本章小结
• 第四章 互信息网络模型时序数据知识发现
• 4.1 互信息网络模型知识发现的结构
• 4.2 数据选择
• 4.3 时序数据预处理
• 4.3.1 数据过滤
• 4.3.2 数据集成
• 4.3.3 数据转换
• 4.3.4 数据消减
• 4.3.5 模式分割
• 4.3.6 提取特征属性
• 4.3.7 属性离散化
• 4.4 互信息网络模型提取规则
• 4.4.1 构造互信息网络模型
• 4.4.2 规则提取
• 4.5 结果处理
• 4.5.1 冲突处理
• 4.5.2 简约规则
• 4.6 知识发现结果及分析
• 4.6.1 知识发现产生规则
• 4.6.2 知识库
• 4.6.3 冰雹回波预测
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 系统集成
• 5.2 系统程序主流程图
• 5.3 本文工作总结
• 5.4 展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢