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文檔簡介
1、隨著水文科學的發(fā)展,水文自動觀測儀器的應用,人們記錄了大量的水文觀測數(shù)據(jù)。在水文學的研究與應用中,人們通常把采集的數(shù)據(jù)分類存儲到水文數(shù)據(jù)庫中,包括雨情數(shù)據(jù)庫、水情數(shù)據(jù)庫、水沙數(shù)據(jù)庫等。這些水文數(shù)據(jù)庫對于日常事務處理有著良好的支持。隨著水文數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)越來越多,水文工作者希望能從海量水文數(shù)據(jù)中找到更加深層次的聯(lián)系,數(shù)據(jù)挖掘技術可以解決這個問題。水文數(shù)據(jù)挖掘的研究成為水文工作者面臨的新課題。
本文先對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術和水文預報
2、模型進行簡要介紹,分析了水文數(shù)據(jù)挖掘的應用特點與發(fā)展趨勢。然后介紹了數(shù)據(jù)倉庫的概念,對于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫進行了對比。從數(shù)據(jù)倉庫體系結構和數(shù)據(jù)模型方面做了一些綜述。按照面向不同主題建立數(shù)據(jù)倉庫,描述了水文數(shù)據(jù)挖掘體系模型的層次特點。對于黃河流域的數(shù)據(jù)倉庫應用進行探討。之后介紹了數(shù)據(jù)挖掘工具Weka的背景和功能,應用Weka中的回歸分析算法,結合實際觀測數(shù)據(jù)建立預報模型,將預測結果和實際數(shù)據(jù)在圖中對比。分情況對預報模型進行分析,得出各種
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