吴本昌
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：兰州大学信息科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究被引量：11
- 2010年
- 为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型。该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对时间序列进行分段、数据压缩及特征值提取,最后使用k-means聚类算法对处理后的多维序列进行符号化,利用规则提取得到降雨天气模型。实验结果表明了该模型具有较好的实用价值。
- 陈晓云吴本昌韩海涛
- 关键词：数据挖掘气象要素
- 小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究
- 在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力。针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架。在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进...
- 陈晓云牛国鹏吴本昌
- 关键词：小波网络小波去噪混沌时间序列相空间重构
- 文献传递
- 小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究被引量：1
- 2009年
- 在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力。针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架。在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习。最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性。
- 陈晓云牛国鹏吴本昌
- 关键词：小波去噪混沌时间序列预测相空间重构
- 时间序列数据挖掘在气象领域的应用研究
- 时间序列数据挖掘是数据挖掘研究的一个重要组成部分，是计算机技术研究的热点之一，多维时间序列数据挖掘更是一个比较前沿的研究课题。目前，时间序列数据挖掘在金融、电信、医疗、电力和生命科学等领域得到了广泛应用，极大的推动了各个...
- 吴本昌
- 关键词：数据挖掘气象要素
- 文献传递
