多维时间序列数据挖掘是信息科学领域的一个重要研究方向,尤其在气象数据处理和天气预测方面有广泛应用前景。以研究降雨天气模型为背景,介绍了基于极值斜率分段线性拟合法的多维时间序列数据挖掘方法,展示了通过聚类数据挖掘技术分析气象数据,提炼出降雨与气象要素关系,并建立实用降雨天气模型。文章详细说明了多维时间序列和其在气象要素变化记录中的应用,强调了气象学研究及气候预测的重要性。作者提出新的多维时间序列数据挖掘模型,揭示多种气象要素间复杂的非线性变化趋势。还介绍了数据预处理过程,包括气象要素数据库创建、数据规范化和维度选择等步骤。在建立降雨天气模型时,作者强调了分段线性拟合法、聚类数据挖掘技术及规则提取的关键作用。
基于多维时间序列数据挖掘的降雨天气模型研究
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