氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)區(qū)間值屬性約簡(jiǎn)算法
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
針對(duì)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)采集目的性弱、數(shù)據(jù)冗余度較高以及觀測(cè)數(shù)據(jù)區(qū)間化中單值較多、等價(jià)類劃分精度低的問題，提出一種基于遺傳算法的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)區(qū)間值屬性約簡(jiǎn)算法（ MOIvGA）。首先，通過改進(jìn)區(qū)間值相似度，使其能夠同時(shí)適用于單值等價(jià)關(guān)系判斷和區(qū)間值相似度分析；其次，通過改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法，提高其收斂性；最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)證明，相對(duì)于運(yùn)行自適應(yīng)遺傳屬性約簡(jiǎn)（ ACAv）算法求解最優(yōu)值，所提算法迭代代數(shù)減少了22代；在區(qū)間長(zhǎng)度為th降水分類中，基于依賴度的區(qū)間值決策表入一約簡(jiǎn)（ MOIvCA）平均分類準(zhǔn)確率比RJvD算法提高了6.3%，對(duì)無雨的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高了7. 13%；同時(shí)約簡(jiǎn)后的屬性子集顯著提高了分類準(zhǔn)確率。由此可見，MOIvGA在區(qū)間值氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)分析中能夠提高收斂速度以及分類準(zhǔn)確率。
?
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%