ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ DATA MINING ДЛЯ АНАЛІЗУ МЕТЕОРОЛОГІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ
Ключові слова:
knowledge discovery in databases, data mining, нейронні мережі, багатошаровий персептрон, прогноз метеорологічних показниківАнотація
Розглянуто підходи у використанні методів Data Mining (DM) для оброблення та аналізу метеорологічних даних. Коротко описано технологію Knowledge Discovery in Databases (KDD) та представлено опис методів DM як одного з етапів KDD. Наведено приклад короткострокового прогнозування температури повітря для м. Чернігова з використанням нейромереж (вхідними даними були дані метеостанції м. Чернігова за 2013–2015 роки).Посилання
Анализ данных и процессов : учеб. пособие / [А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров]. – [3-е изд., перераб. и доп.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2009. – 512 с.
Bartok J. Data Mining for fog prediction and low clouds detection / J. Bartok, F. Babiˇc, P. Bedn´ar, J. Paraliˇc, J. Kov´aˇc, I. Bartokov´a, L. Hluch´yM. Gera // Computing and Informatics. – 2011. - Vol. 30. – Р. 1441–1464.
Bilgin T. A. data mining application on air temperature database / T. А. Bilgin, A. Camurcu // Advances in Information Systems. - Springer Berlin Heidelberg. – 2005. - Р. 68–76.
Fayyad U. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases / U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth // Al Magazine. – 1996. – № 17 (3): FALL. - Р. 37–54.
Fonte P. M. Wind speed prediction using artificial neural networks / P. M. Fonte, G. X. Silva, J. C. Quadrado // Proceedings of the 6th WSEAS Int. Conf. on neural networks, Lisbon, Portugal, June 16–18, 2005. – Р. 134–139.
Han J. Data Mining: concepts and techniques / J. Han, M. Kamber, J. Pei. – 3rd ed. – Elsevier, 2011. – 744 p.
Hand D. Principles of Data Mining / D. Hand, H. Mannila, P. Smyth. – Cambridge, Massachusetts : MIT Press, 2001. – 546 p.
Hartigan J. A. A K-Means clustering algorithm / J. A. Hartigan, M. A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). – 1979. - Vol. 28, No.1. - Р. 100–108.
Hayati M. Temperature forecasting based on neural network approach / M. Hayati, Z. Mohebi // World Applied Sciences Journal. – 2007. – Vol. 2, Num. 6. – Р. 613–620.
Kotsiantis S. Using data mining techniques for estimating minimum, maximum and average daily temperature values / S. Kotsiantis, A. Kostoulas, S. Lykoudis, A. Argiriou, K. Menagias // International Journal of Mathematical, Physical and Engineering Sciences. – 2008. - Vol. 1, Num. 1. - Р. 16–20.
Kumar V. The Top ten algorithms in Data Mining / V. Kumar, X. Wu. – Taylor&Francis Group, LLC, 2009. – 2008 p.
Li X. Real-time storm detection and weather forecast activation through data mining and events processing / X. Li, B. Plale, N. Vijayakumar, R. Ramachandran, S. Graves, H. Conover // Earth Sci Inform. – 2008. – Vol. 1. – Р. 49–57.
Maqsood I. An ensemble of neural networks for weather forecasting / I. Maqsood, M. R. Khan, A. Abraham // Neural Computing & Applications. 2004. – Vol. 1, Num. 2. – Р. 112–122.
Mitra S. Data mining: multimedia, soft computing and bioinformatics / S. Mitra, T. Acharya. – John Wiley&Sons, Inc., 2003. – 424 p.
Quinlan J. R. C4.5: Programs for machine learning. - Morgan Kaufmann, Los Altos, 1993. – 303 p.
Quinlan J. R. Induction of decision trees / J. R. Quinlan // Machine Learning 1, 1986. – Р. 81–106.
Rokach L. Data Mining with decision trees: theory and applications / L. Rokach, O. Maimon. - World Scientific Publishing, 2007. – Vol. 61. – 270 p. – (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence).
Shanmuganathan S. Data Mining methods to generate severe wind gust models / S. Shanmuganathan, Ph. Sallis // Atmosphere. – 2014. – Vol. 5. – Р. 60–80.
Yang Y. CLOPE: A fast and effective clustering algorithm for transactional data / Y. Yang, H. Guan, J. You // Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2002. - Р. 682–687.
Zaki M. J. Data mining and analysis: fundamental concepts and algorithms / M. J. Zaki, M. J. Wagner. – NY : Cambridge University Press, 2014. – 593 p.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2016 Чернігівський національний технологічний університет, 2015
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
