多维关联规则挖掘在径流长期预报中应用

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1、第４０卷第１９期人民长江Ｖｏｌ．４０，Ｎｏ．１９２００９年１０月ＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＯｃｔ．，２００９文章编号：１００１－４１７９（２００９）１９－００６５－０３多维关联规则挖掘在径流长期预报中的应用１２王富强许士国（１．华北水利水电学院水利学院，河南郑州４５００１１；２．大连理工大学土木水利学院，辽宁大连１１６０２４）摘要：关联规则是一种重要的数据挖掘技术。结合水文长期预报的特殊性，将多维关联规则挖掘方法应用于径流长期预报中。首先根据预报目标初选预报因子，构成长期预报事务数据集。然后对连续属性值进行属性分割，对处

2、理后的数据集进行多维关联规则分析，挖掘出满足最小支持度和最小置信度的强关联规则，解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流量长期预报为例，挖掘出满足要求的强关联规则，这些规则中蕴含着太阳黑子活动、北太平洋海温以及副高强度变化与江桥汛期径流量的关系，说明了多维关联规则挖掘方法应用于径流长期预报研究的可行性。关键词：物理因子；多维关联规则；数据挖掘；长期预报中图分类号：Ｐ３３８文献标识码：Ａ现今，随着水文中长期预报研究的逐步深入和数据库技术的关联规则问题。关联规则是发现交易数据库中不同商品的迅速发展，人们积累的数据资料的数量

3、和种类也迅速增长，信（项）之间的关系，由这些规则找出顾客购买行为模式，如购买息量不断增大，数据间关系日益复杂，数据信息大量存储在关系某一商品对购买其它商品的影响。发现这样的规则可以应用于数据库或数据仓库中。如何存储、管理和检索利用信息就成为商品货架的设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。［２，５］水文中长期预报研究中面临的一个问题。如何从众多的信息中关联规则的基本模型描述如下：将有用的部分提取出来，并按照长期预报的要求进行组织是需设有事务数据库Ｄ＝｛Ｔ１，Ｔ２，…，Ｔｎ｝，Ｔｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）称［１］要解

4、决的又一个问题。传统的水文中长期预报模式已经不为事务Ｔ；构成Ｔ的元素ｉｋ（ｋ＝１，２，…，ｐ）被称为项；设Ｄ中所能适应海量数据的需要，同时从信息处理角度，人们更希望计算有项的集合为Ｉ＝｛ｉ１，ｉ２，…，ｉｍ｝，显然ＴＩ。机能帮助分析数据、理解数据，帮助我们基于丰富的数据做出决（１）概念１。项集与频繁项集。设Ａ＝｛ｉ１，ｉ２，…，ｉｔ｝（１≤ｔ≤策，做人力所不能及的事情。数据挖掘就是一种从大量、有噪声ｍ），则Ａ称为Ｄ中的一个项集，且为ｔ项集。项集Ａ的支持度就是的数据中提取隐含在其中、事先未知，但又是潜在有用的信息和Ｄ中

5、包含Ａ的事务在Ｄ的所有事务中所占的百分比，即：［２］知识的有效分析技术。｜｛Ｔ：ＡＴ，Ｔ∈Ｄ｝｜Ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ）＝＝Ｐ（Ａ）（１）先前对水文数据单维频繁项集关联规则的挖掘已不能满足｜Ｄ｜人们的要求，人们越来越迫切地希望能从多维频繁项集中挖掘如果Ａ的支持度满足最小支持度阈值ｍｉｎ＿Ｓｕｐｐｏｒｔ，即出多维关联规则，来帮助人们进行各种决策［３］。以径流长期预Ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ）≥ｍｉｎ＿Ｓｕｐｐｏｒｔ，则Ａ称为Ｄ中的频繁项集。报为例，径流的前期影响因子涉及天文、海温以及环流等多个属（２）概念２。关联规则。关联规则是形

6、如ＡＢ的蕴含式，其性维，不可能只从一种影响因子中提取预报所需的全部信息，这中Ａ和Ｂ都是Ｄ的项集，且Ａ∩Ｂ＝Φ。Ａ称为关联规则的条件，就需要从存储径流影响因子的数据库中挖掘出有用的、满足预Ｂ称为关联规则的结论。报要求的多维关联规则，以便做出更有效的预测。基于此，结合（３）概念３。支持度与可信度。关联规则ＡＢ的支持度就是径流长期预报的特点，将多维关联规则挖掘技术应用到径流长同时包含项集Ａ和项集Ｂ的事务在Ｄ的所有事务中所占的百分期预报工作中，以江桥汛期径流长期预报为例进行分析，建立了比，也就是项集Ａ∪Ｂ的支持度。基于多维

7、关联规则的径流长期预报概念模型，结果说明了多维Ｓｕｐｐｏｒｔ（ＡＢ）＝｜｛Ｔ：Ａ∪ＢＴ，Ｔ∈Ｄ｝｜｜Ｄ｜关联规则挖掘方法应用于径流长期预报的可行性。＝Ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）＝Ｐ（Ａ∪Ｂ）（２）１关联规则的基本概念关联规则ＡＢ的可信度就是同时包含项集Ａ和项集Ｂ的事务在所有包含项集Ａ的事务中所占的百分比。１．１模型描述｜｛Ｔ：Ａ∪ＢＴ，Ｔ∈Ｄ｝｜［４］Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ＡＢ）＝Ａｇｒａｗａｌ在１９９３年提出了挖掘顾客交易数据库中项集间｜｛Ｔ：ＡＴ，Ｔ∈Ｄ｝｜收稿日期：２００９－０７－２６基金项目：“十一五

8、”国家科技支撑计划项目（２００６ＢＡＤ２０Ｂ０６）；水利部公益性行业科研专项（２００８０１０１５）和“华北水利水电学院高层次人才项目”（００３０１４）联合资助作者简介：王富强，男，华北水利水电学院水利学院，讲师，博士。６６人民长江２００９年２Ｓｕｐｐｏｒｔ（ＡＢ）勒呼里山，河长１３７０ｋｍ，流域面积２９．７万ｋｍ。嫩江流域的＝＝