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氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)區(qū)間值屬性約簡(jiǎn)算法

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  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。
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