简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。
简介:利用Matlab二次开发编制teqcplot程序模块,实现质量检查结果的图形显示和可视化查询,将GPS观测数据中存在的电离层延迟和多路径效应的影响定量地表示出来,提高了数据处理的工作效率。并用实测数据进行验算,根据检查结果对GPS观测数据进行相应的处理,通过对比分析结果表明,经TEQC预处理后的观测数据,有效地提高了GPS基线解算的质量。