地形特征与山地气候变化空间关联规则数据挖掘研究 Spatial Association Rules Data Mining Research on Terra

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《地理与地理信息科学》 发布者:cjk3d
热度5票 浏览11次 【共0条评论】【我要评论 时间:2010年4月05日 14:08
地形特征与山地气候变化空间关联规则数据挖掘研究

Spatial Association Rules Data Mining Research on Terrain Feature and Mountain Climate Change

以四川省的地形、气候为研究对象,针对山地地形特征与气候变化研究中,传统的统计分析、非线性拟合等方法缺乏分析处理海量数据和提取隐含信息能力的问题,提出将关联规则数据挖掘与栅格图像处理、地形分析相结合的研究方法.该方法利用栅格图像处理和地形分析技术,对地形和气候栅格图像进行坐标转换、裁剪、分类、因子提取、离散化等预处理,再用Apriori算法对提取的地形特征因子和气候因子进行分析,得到反映两者之间相关性的强关联规则.通过对60余万组数据的分析,得到22条满足最小支持度和置信度的关联规则,并由此综合分析得到6条复合关联规则.实验证明,这些反映地形特征与气候变化幅度之间关联性的关联规则可信度较高.

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作 者: 陈刚 何政伟 杨斌  
作者单位:陈刚(成都理工大学地球科学学院,四川,成都,610059;中石化西南油气分公司勘探开发研究院信息中心,四川,成都,610081)水利论文_V*R O mjc A4?Q
何政伟(成都理工大学地球科学学院,四川,成都,610059)
ffA6T'E3foJa0杨斌(西南科技大学环境与资源学院,四川,绵阳,621010) 
刊 名:地理与地理信息科学  ISTIC PKU
英文刊名:GEOGRAPHY AND GEO-INFORMATION SCIENCE 
年,卷(期):2010 26(1) 
分类号:P208 
关键词:地形   山地   气候   关联规则   数据挖掘   terrain   mountain   climate   association rules   data mining  
机标关键词:地形特征山地气候变化空间关联规则数据挖掘Climate ChangeTerrain FeatureResearchData Mining地形分析栅格图像处理特征因子提取研究方法Apriori算法最小支持度强关联规则规则可信度非线性拟合坐标转换 
基金项目:国家自然科学基金,国家科技支撑"十一五"计划,国家863重点项目,四川省杰出青年学科带头人培养计划项目,四川省教育厅自然科学重点项目 
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