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河流水量组成分析与计算方法研究
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:《山东大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:P338[天文地球—水文科学;水利工程—水文学及水资源;天文地球—地球物理学]
  • 作者机构:[1]大连理工大学土木水利学院,辽宁大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(50139020)致谢:在研究过程中,长春自然灾害预测研究服务中心的范垂仁工程师提供了大量的数据资料,在此表示感谢.
中文摘要:

关联规则是一种重要的数据挖掘技术。现结合水文长期预报的特殊性,将关联规则挖掘分析方法应用于径流长期预报中。根据预报目标初选出预报因子,构成长期预报事务数据集。然后将其进行离散化处理,对离散化后的数据集进行关联规则分析,挖掘出满足事先设定的最小支持度和最小置信度的强关联规则,解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流长期预报为例,挖掘出满足要求的强关联规则,这些强关联规则中蕴含着北太平洋海温变化和江桥汛期径流的关系,说明了关联规则挖掘分析方法在径流长期预报中的可行性。

英文摘要:

Association rule is an important method of data mining techniques. Considering the characteristics of hydrology forecast, association rules method is applied to the long-term runoff forecast. The forecast factors are selected to constitute the long-term forecast database on the forecast object. The original data is discretized to find the strong association rules which accords with the minimum-support and minimum confidence. Long-term runoff forecast model is built based on the strong association rules. According to the practical example of Jiangqiao hydrologic station at Nenjiang River, the strong association rules reveal the relation between the sea surface temperature (SST) and the flood season runoff, and the association rules method is proved feasible in aided decision-making for long-term runoff forecast.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6258