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近年来,异常气候事件的频发对人类的生活环境和经济发展带来严重负影响。气象学家研究表明：海洋气候异常对陆地气候异常事件的发生具有重要的诱发作用,因此,对海陆气候间的内在关联机制进行深入挖掘具有重要研究价值。本文提出了一种关联规则挖掘方法,以探索单一海洋气候指数与陆地异常气候事件间存在的关联。首先,针对陆地气候要素,采用顾及空间邻近关系的层次聚类方法进行有效气候分区,通过对各层分区结果进行相关统计分析得到有效的各区域气候序列;然后,进行顾及多重约束进行时序关联规则挖掘,以探索海陆气候要素间的关联机制;最后,通过实际算例分析得到的各气候指数与我国陆地区域异常降水事件间的关联机制结果,与实际情况高度吻合。 相似文献
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空间同位模式分析是数据挖掘中一种常见的方法,可有效挖掘城市设施在空间位置上的关联特征,进而发现城市设施的分布规律。本文基于POI数据同位模式挖掘用来获取城市服务业空间关联结构：首先,通过邻近实例获取、同位候选模式存储与筛选,得到城市服务业二阶同位模式;然后,据此构造产业空间关联图,得到产业间的关联结构;最后,分别构造了产业空间关联图密度和产业空间关联显著指数,用来衡量城市服务业空间关联的紧密程度和整体关联的显著程度。本文选取成都、兰州、郑州、沈阳、上海与深圳为试验区,实验结果表明：不同城市服务业的空间关联结构存在共性与特殊性,整体上,餐饮、购物等与居民日常生活相关的服务业易与其他服务业产生空间强相关,这几类服务业内部空间集聚明显;成都与沈阳的服务业整体表现空间关联度高且紧密,兰州其次,上海与深圳的服务业则整体表现空间关联较弱,郑州的服务业空间关联较紧密但强度较低。 相似文献
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基于混沌时间序列的地下水位多步预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
利用相空间重构技术,并借助G-P算法、C-C方法和Wolf方法从宁陵地区地下水位一维时间序列中提取Lyapunov指数,结果表明此时间序列具有混沌特征。计算了宁陵地区地下水位时间序列的关联维数、时间延迟和最大Lyapunov指数,将局域加权一阶多步预测模型应用于地下水位预测。预测表明,此模型可有效应用于地下水位时间序列的多步预测。 相似文献
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以2013-07-22甘肃岷县与漳县交界的MS6.6地震为研究对象，采用去趋势波动分析方法处理兰州、高台2个台2011~2015年重力观测资料,试图提取这次地震前的相关重力异常信息。结果表明，以9.4倍的该台分形指数标准差为异常阈值,岷县-漳县地震前这2个台的重力分形指数均出现相似的异常升高过程,表明震前重力变化具有定向持续特征，显示出长程相关性，是孕震过程中物质运移、密度连续变化的反映，应该是与这次地震有关联的重要信息。结合其他学者的研究结果初步推测，这个异常变化可能与中下地壳乃至上地幔的物质运移有关。 相似文献
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何利平 《广东海洋大学学报》2006,26(1):67-70
在对NCRE数据进行预处理的基础上。通过定义模糊事物数据库．将模糊集与经典关联规则算法结合起来，提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法，将其应用于NCRE数据分析，收到了较好的效果。 相似文献
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应用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术对一次卷烟市场调查得到的数据进行分析，找出其中的关联规则，作为正确决策的基础。 相似文献
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地学关联规则与时空推理的渔业分析应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在阐述地学关联规则背景的同时,对地学关联规则作了分类:即空间特征规则、空间区别规则、空间关联规则和时空关联规则。并给出了时空关联规则的数学定义,分析了各指标的意义和对规则提取的影响。进一步对地学关联规则所处理的数据抽象层次、地学数据维数、变量类别和空间配置四方面,进行了剖析和分类。基于规则中数据的抽象层次,将其分为单层关联规则和跨层关联规则;基于规则中涉及到的地学数据维数,将其分为单维关联规则和多维关联规则;基于规则中处理变量的类别,将其分为布尔型和数值型;基于空间配置,将其分为局部关联规则和邻域关联规则。最后,结合海洋渔业的实例,论述了关联规则在时空推理过程中的步骤和方法。 相似文献
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在利用Ｇ．Ｐ．法由单一时间序列计算关联维Ｄ_２的基础上，引入矩阵范数，提出了多时间序列数据联合计算关联维Ｄ_２的算法。这一算法是Ｇ．Ｐ．法的推广。验算结果表明这一算法正确、可行，能提高计算结果的可靠性。 相似文献
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对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进，即在原有基础上加入对平差模型的整体检验，计算统计量的相关系数，通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明，该算法能够准确定位多维粗差，有效改善粗差定位转移的现象，且粗差估值结果比较可靠。 相似文献
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李超 《成都信息工程学院学报》1991,(Z1)
本文对我国汛期降水进行了旋转主分量分析,得到6个最基本的降水型,并利用北太平洋超前一年各季的海表温度与这6个降水型求相关,得到24张相关图。分析相关图的结果表明:黑潮海域的海表温度对我国东部绝大部分地区降水很敏感;影响我国江淮流域降水的海温区有几个,因而使得江淮流域旱涝情况特别复杂也难以预报;我国汛期降水和北太平洋海表温度的相关具有不同的时滞现象,绝大多数与冬半年的海温有密切联系,充分反映了海气相互作用具有十分复杂的机制。 相似文献
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新疆阿克苏河流域降水空间变异特征分析 总被引：8，自引：0，他引：8
根据阿克苏河流域降水空间观测数据,其降水稀疏且分布不均匀的特点,选取不同模型对降水空间变化规律进行研究,其结果精确性差异很大。通常应用地统计理论研究降水空间变异性,一般只涉及单个变量,传统的多元回归分析虽然涉及多个变量的影响,但缺乏区域化的空间结构特征。揭示具有协同区域化特征的降水空间变异现象及建立其空间分布模型,既要考虑多元信息的空间位置关系,即同一变量在不同地理位置上的相关性,又要考虑多元信息由于空间重复性引起的协同关系,即同一地理位置上不同变量的相关性。本文用阿克苏河流域范围内的降水观测数据建立析取-协克立格模型,考虑高程变量对降水量空间分布的影响,定量地揭示降水区域化变量的空间变异规律,并将其结果用于降水量的空间最优插值。 相似文献
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提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波变换（WT）的地震信号去噪新方法CEEMDAN-WT。首先利用CEEMDAN将地震信号自适应地分解为若干个固有模态函数（IMF）和余量;然后计算各分量与原始信号的皮尔森相关系数,对处在不同相关系数阈值区间内的分量分别作小波滤波、维持原状及直接剔除等处理,并进行线性重构;最后构建样本熵变化量、互信息、信噪比等指标体系,定量评估去噪效果。模拟实验与实测数据（青海玛多地震）计算结果表明,与EMD、EEMD等方法相比,CEEMDAN-WT方法能有效抑制随机噪声的影响,提高信噪比,并且地震信号的精细化重构效果较好,信号有效成分得到较大保留。 相似文献
16.
GPS����վˮƽλ�Ʒ�������Է��� 总被引：1，自引：0，他引：1
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17.
17世纪初泉州-琼山大震组群发生的相关性与构造特征 总被引：5，自引：3，他引：2
许绍燮 《大地测量与地球动力学》2005,25(1):1-5
研究了17世纪初泉州-琼山大震组群,获得了对强震发生的相关性与地震构造特征的认识：大地震具有发生成因上的相关性;我国东南滨海强震具有圆环状地震构造特征;圆环段与我国主体地区强震活动呈互补性;特别是与我国东北地区地震常呈现出交替活动的负相关特征。 相似文献
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探讨基于相关分析理论的组合导航RIAM方法,并给出单个和多个探测粗差的相关分析检验流程。通过模拟12颗GPS和Galileo组合导航卫星定位系统,分别给单颗和两颗正常卫星加入粗差。仿真结果表明：观测值的影响向量与残差的相关系数可以定位含粗差的卫星并将粗差卫星予以剔除。 相似文献
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为丰富GNSS-IR技术的数据源,提出一种基于北斗三频载波相位多路径误差的土壤湿度反演方法。实验结果表明,由多路径误差导出的延迟相位与土壤湿度间存在较强的相关性,相关系数为0.97。该方法仅需较少历元的多路径误差便可获得与基于信噪比的GNSS-IR相当的土壤湿度反演精度,更容易实现土壤湿度的高动态监测。 相似文献
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Vector-to-raster conversion is a process accompanied with errors.The errors are classified into predicted errors before rasterization and actual errors after that.Accurate prediction of the errors is beneficial to developing reasonable rasterization technical schemes and to making products of high quality.Analyzing and establishing a quantitative relationship between the error and its affecting factors is the key to error prediction.In this study,land cover data of China at a scale of 1:250 000 were taken as an example for analyzing the relationship between rasterization errors and the density of arc length(DA),the density of polygon(DP) and the size of grid cells(SG).Significant correlations were found between the errors and DA,DP and SG.The correlation coefficient(R2) of a model established based on samples collected in a small region(Beijing) reaches 0.95,and the value of R2 is equal to 0.91 while the model was validated with samples from the whole nation.On the other hand,the R2 of a model established based on nationwide samples reaches 0.96,and R2 is equal to 0.91 while it was validated with the samples in Beijing.These models depict well the relationships between rasterization errors and their affecting factors(DA,DP and SG).The analyzing method established in this study can be applied to effectively predicting rasterization errors in other cases as well. 相似文献