氣象觀測數(shù)據(jù)區(qū)間值屬性約簡算法

　　針對氣象觀測數(shù)據(jù)采集目的性弱、數(shù)據(jù)冗余度較高以及觀測數(shù)據(jù)區(qū)間化中單值較多、等價類劃分精度低的問題，提出一種基于遺傳算法的氣象觀測數(shù)據(jù)區(qū)間值屬性約簡算法（ MOIvGA）。首先，通過改進區(qū)間值相似度，使其能夠同時適用于單值等價關(guān)系判斷和區(qū)間值相似度分析；其次，通過改進自適應(yīng)遺傳算法，提高其收斂性；最后，通過仿真實驗證明，相對于運行自適應(yīng)遺傳屬性約簡（ ACAv）算法求解最優(yōu)值，所提算法迭代代數(shù)減少了22代；在區(qū)間長度為th降水分類中，基于依賴度的區(qū)間值決策表入一約簡（ MOIvCA）平均分類準(zhǔn)確率比RJvD算法提高了6.3%，對無雨的預(yù)測準(zhǔn)確率提高了7. 13%；同時約簡后的屬性子集顯著提高了分類準(zhǔn)確率。由此可見，MOIvGA在區(qū)間值氣象觀測數(shù)據(jù)分析中能夠提高收斂速度以及分類準(zhǔn)確率。
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