一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法。本發(fā)明通過對空間數(shù)據(jù)建立Delaunay三角網(wǎng)并施加整體和局部長邊約束，獲得合理穩(wěn)健的空間鄰近關系網(wǎng)，進而度量空間鄰近實體間時間序列的相似性，進行層次聚類得到多層次聚類結果，基于偽T統(tǒng)計量分析獲得較佳氣候分區(qū)結果；納入相關領域先驗知識約束，分別從海洋氣候指數(shù)和各陸地氣候區(qū)域提取感興趣氣候事件，進而通過施加時間窗口寬度約束、時間延遲約束、充分度和必要度約束，挖掘海陸氣候事件間的有效關聯(lián)規(guī)則。本發(fā)明在挖掘過程中可有效顧及多尺度效應得到有效氣候區(qū)域，多重約束亦使得本發(fā)明在挖掘關聯(lián)規(guī)則時具有高效性、針對性和實用性。
【專利說明】一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及時空數(shù)據(jù)挖掘與分析【技術領域】，尤其涉及的是一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法。
【背景技術】
[0002]近年來，全球氣候變化導致異常氣候事件頻發(fā)，對人類的生活環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展帶來嚴重負影響，研究表明海洋氣候異常對陸地氣候異常事件的發(fā)生具有重要的誘發(fā)作用。海陸氣候數(shù)據(jù)通常以時間序列的形式記錄海陸氣候要素隨時間的變化趨勢，具有海量、多維、異質等特性，并隱含著大量未知的海陸氣候關聯(lián)模式。
[0003]許多學者為了發(fā)現(xiàn)海陸氣候時間序列間隱藏的關聯(lián)模式進行了大量研究，所提出的方法可大致分為兩類:(I)特征值統(tǒng)計方法，該類方法直接針對海陸氣候數(shù)據(jù)進行主成分分析、奇異值分解等統(tǒng)計手段得到特征序列，并進一步挖掘海陸氣候序列間隱藏的關聯(lián)模式；(2)數(shù)據(jù)挖掘方法，旨在從海量數(shù)據(jù)集中獲取潛在的、有用的知識和模式，包括聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、數(shù)據(jù)建模預測分析、混合等內(nèi)容。其中，時序關聯(lián)規(guī)則挖掘技術可有效地從多維時間序列中發(fā)現(xiàn)事件間隱藏的關聯(lián)模式，例如Mannilia提出WINEPI和MINEPI算法以及Harms等提出M0WCATL算法。特征值統(tǒng)計方法對于海量數(shù)據(jù)穩(wěn)定性不高，且對噪聲敏感，此類方法現(xiàn)已很少使用；數(shù)據(jù)挖掘方法雖然可彌補特征值統(tǒng)計方法存在的缺陷，但海量時空數(shù)據(jù)的自相關性導致大量冗余、無意義的規(guī)則出現(xiàn)。聚類技術可有效地顧及時空數(shù)據(jù)的相關性和異質性，并將海量數(shù)據(jù)集劃分為若干有意義的簇，從而可有效壓縮數(shù)據(jù)量，極大地有利于進一步的分析工作。然而，現(xiàn)有聚類方法大都在單一尺度下進行，忽視了時空數(shù)據(jù)的尺度特征，使得聚類結果無法反映尺度變換過程中時空信息的特征漸變規(guī)律，由此所得結果的實際有效性難以判別；另外，現(xiàn)有的時序關聯(lián)規(guī)則挖掘方法大都未充分融合氣象領域相關知識，且缺乏相應約束條件，從而難以得到有意義的規(guī)則。例如，大多時序關聯(lián)規(guī)則挖掘方法一方面未顧及應用背景，難以提取有意義事件；另一方面，雖然對時間窗口和時間延遲進行了必要約束，但并未對規(guī)則前件和后件之間的充分度和必要度施加必要限制條件，從而使得得到的規(guī)則缺乏可信度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術問題是針對現(xiàn)有技術存在的缺陷，解決海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘中，同時顧及多尺度效應以及多重約束所遇到的技術問題，提供了一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法。
[0005]本發(fā)明的技術方案如下:
[0006]一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法，其步驟如下:
[0007](I)時間序列數(shù)據(jù)正態(tài)化檢測與預處理
[0008]針對離散分布的空間數(shù)據(jù)以及每個空間實體所蘊含的時間序列，首先采用QQ圖檢驗法進行時間序列數(shù)據(jù)正態(tài)化檢測，若序列不服從正態(tài)分布則對其進行開根號處理，即:
[0009]
【權利要求】
1.一種融合氣候分區(qū)思想的海陸氣候事件關聯(lián)規(guī)則挖掘方法，其特征是，其步驟如下: (1)時間序列數(shù)據(jù)正態(tài)化檢測與預處理 針對離散分布的空間數(shù)據(jù)以及每個空間實體所蘊含的時間序列，首先采用QQ圖檢驗法進行時間序列數(shù)據(jù)正態(tài)化檢測，若序列不服從正態(tài)分布則對其進行開根號處理，即:
【文檔編號】G06F17/30GK103942325SQ201410176895
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月29日 優(yōu)先權日:2014年4月29日
【發(fā)明者】鄧敏, 石巖, 楊文濤, 劉啟亮, 劉慧敏, 何占軍 申請人:中南大學