水文时间序列关联规则挖掘模型研究
张奕韬1
万定生2
1.河海大学计算机及信息工程学院,南京,210098;华东交通大学软件学院,南昌,3300132.河海大学计算机及信息工程学院,南京,210098
摘要：基于聚类、最小方差、统计分析、列联表检验以及兴趣度的定义,提出一种水文时间序列关联规则挖掘模型.该模型中使用了基于聚类和最小方差的离散化方法、基于统计分析的规则优化,实验结果证明通过水文时间序列关联规则挖掘模型不仅可以快速的实现水文数据的处理,而且生成的关联规则比传统的关联规则的解释能力强,规则精度高,而且可以得到数据变化规律,对水文分析和研究有指导意义,可用于预测和决策分析,提高水文数据的利用率.
关键词：时问序列关联规则离散化统计分析兴趣度
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家科技支撑计划(2006BAB04A13)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 35-38 )
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