自動站數據質量控制中關聯規則挖掘的應用
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“第三屆全國氣象觀測技術經驗交流會”(2013年4月,北京)優秀論文


Application of Association Rule Mining in AWS Data Quality Control System
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    為進一步提高自動氣象站數據的業務可用性,提出了基于關聯規則挖掘技術的自動氣象站數據質量控制算法,以相對濕度與風向、風速觀測要素變化間的關聯關系為例,總結了自動氣象站相關觀測項目間可能存在的關聯規則,進而指導建立適合不同地域、不同氣候特征的專家知識規則庫,用以完善自動氣象站數據質量控制系統,為天氣預報和氣象服務提供更加精準的氣象觀測數據。文章還對關聯規則專家知識庫的可靠性進行了驗證,具備了一定的實用價值。

    Abstract:

    In order to increase the availability of automatic weather station data, a data quality control algorithm for automatic weather stations based on association rules mining is proposed.Taking the relationship between relative humidity and wind direction and speed changes as the example, some possible association rules among observation items are summarized to guide the installation of the expert knowledge rule base that is suit for different areas and climate characteristics.The goal is to perfect the data quality control system for automatic weather stations and provide more accurate meteorological observation data for weather forecasts and meteorological service.The dependability of the expert knowledge rule base with certain practical value is verified.

    參考文獻
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引用本文

史靜,黨岳,張永欣,姜明,李文博.自動站數據質量控制中關聯規則挖掘的應用[J].氣象科技,2014,42(4):612~616

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歷史
  • 收稿日期:2013-06-25
  • 定稿日期:2013-12-06
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  • 在線發布日期: 2014-08-26
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