灾害性天气

本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法，专门用于提取和分类灾害性天气，并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式，可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性，还为决策者提供了科学依据，以减少灾害带来的损失。

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长期以来，顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置，其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计，得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因：片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面；顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起；大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治，提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构，包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术，以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况，实现顶板灾害的有效监测预警。此外，还建议在工作面开采前优化采煤方法和科学布置工作面，以及在开采过程中采用顶板弱化技术，综合防治顶板灾害。

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在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算： H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气) 其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。 例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。 这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。

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标题\"使用LSTM进行天气预测的数据集\"表明我们关注一种专门用于使用长短期记忆网络（LSTM）进行天气预报的数据集。LSTM是递归神经网络（RNN）的一种变体，特别适合处理序列数据，例如时间序列的气象数据。这种数据集通常包含历史气象观测数据，用于训练模型以预测未来的天气条件。描述中提到的\"使用LSTM进行天气预测的数据集\"没有提供具体细节，但我们可以假设它包括一段时间内的关键气象变量记录，如温度、湿度、风速、气压等。这些数据可能按小时、每日或每周进行采样，并可能涵盖多个地点，以提高模型的泛化能力。文件名\"数据集\"提示这个数据集可能包含多个子文件或子目录，每个子文件可能代表不同地理位置的数据，或按不同的时间粒度组织。这种数据集通常划分为训练集、验证集和测试集，以便在模型开发过程中进行适当的性能评估。关于使用LSTM进行天气预测的关键知识点包括时间序列分析、LSTM网络结构、特征工程、模型训练、序列到序列预测和损失函数选择。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。

鸟类迁徙地图项目致力于使用天气雷达对夜间鸟类迁徙的时空模式进行建模。该项目的网站提供所有出版物和更新信息。项目1专注于开发高分辨率的地理静态模型，用于插值夜间鸟类密度。研究展示了一种从气象雷达网络估算高分辨率夜间鸟类迁徙密度的地统计学方法。