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基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法
被引量：
7
1
作者
樊仲欣
王兴
苗春生
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期1027-1031,共5页
为解决利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法聚类结果依赖于数据对象的添加顺序,且对非球状的簇聚类效果不好以及受簇直径阈值的限制每个簇只能包含数量相近的数据对象的问题,提出一种改进的BIRCH算法。该算法用描述数据对象个...
为解决利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法聚类结果依赖于数据对象的添加顺序,且对非球状的簇聚类效果不好以及受簇直径阈值的限制每个簇只能包含数量相近的数据对象的问题,提出一种改进的BIRCH算法。该算法用描述数据对象个体间连通性的连通距离和连通强度阈值替代簇直径阈值,还将簇合并的步骤加入到聚类特征树的生成过程中。在自定义及iris、wine、 pendigits数据集上的实验结果表明,该算法比多阈值BIRCH、密度改进BIRCH等现有改进算法的聚类准确率更高,尤其在大数据集上比密度改进BIRCH准确率提高6个百分点,耗时降低61%。说明该算法能够适用于在线实时增量数据,可以识别非球形簇和体积不均匀簇,具有去噪功能,且时间和空间复杂度明显降低。
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关键词
层次聚类
在线算法
BIRCH
聚类特征
聚类特征树
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职称材料
ECMWF全风速场集合预报结果的偏差订正与预报不一致性分析
被引量：
9
2
作者
任晨辰
段明铿
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期360-369,共10页
采用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法和滑动自适应权重法,对2012年夏季ECMWF10m全风速场集合预报结果进行偏差订正,对订正前后的预报结果进行评估,并通过Jumpiness指数对预报结果订正前后的预报不一致性特征进行分析。结果表明,卡尔曼...
采用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法和滑动自适应权重法,对2012年夏季ECMWF10m全风速场集合预报结果进行偏差订正,对订正前后的预报结果进行评估,并通过Jumpiness指数对预报结果订正前后的预报不一致性特征进行分析。结果表明,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效降低集合预报的均方根误差,且当起报时刻为00时对中低纬度地区的订正效果更显著,当起报时刻为12时对中高纬度地区的订正效果更明显;卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效改善Talagrand的U型或L型分布;由均方根误差分析结果知道,ECMWF10m全风速场集合预报本身存在较大的预报不一致性,经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,集合预报的预报不一致性明显降低,偏差订正可有效改善集合预报的预报不一致性,且随着预报时效的延长,卡尔曼滤波误差法对预报不一致性的改善效果更加明显;从预报不一致性的发生次数特征来看,单点跳跃出现的次数最多,异号三点跳跃的次数最少;经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,单点跳跃、异号两点跳跃、异号三点跳跃次数都有所下降。
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关键词
卡尔曼滤波类型自适应误差订正法
全风速场
预报不一致性
Jumpiness指数
集合预报
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职称材料
题名
基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法
被引量：
7
1
作者
樊仲欣
王兴
苗春生
机构
南京
信
息工程大学大气与环境实验教学中心
南京信大气象科技有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期1027-1031,共5页
文摘
为解决利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法聚类结果依赖于数据对象的添加顺序,且对非球状的簇聚类效果不好以及受簇直径阈值的限制每个簇只能包含数量相近的数据对象的问题,提出一种改进的BIRCH算法。该算法用描述数据对象个体间连通性的连通距离和连通强度阈值替代簇直径阈值,还将簇合并的步骤加入到聚类特征树的生成过程中。在自定义及iris、wine、 pendigits数据集上的实验结果表明,该算法比多阈值BIRCH、密度改进BIRCH等现有改进算法的聚类准确率更高,尤其在大数据集上比密度改进BIRCH准确率提高6个百分点,耗时降低61%。说明该算法能够适用于在线实时增量数据,可以识别非球形簇和体积不均匀簇,具有去噪功能,且时间和空间复杂度明显降低。
关键词
层次聚类
在线算法
BIRCH
聚类特征
聚类特征树
Keywords
hierarchical clustering
on-line algorithm
Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies(BIRCH)
Cluster Feature(CF)
Cluster Feature Tree(CF Tree)
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
ECMWF全风速场集合预报结果的偏差订正与预报不一致性分析
被引量：
9
2
作者
任晨辰
段明铿
机构
南京信大气象科技有限公司
南京
信
息工程大学
气象
灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/
气象
灾害预报预警与评估协同创新中心
中国
气象
科学研究院灾害天气国家重点实验室
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期360-369,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(91437218
41675056)
灾害天气国家重点实验室开放课题(2014LASW-A01)
文摘
采用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法和滑动自适应权重法,对2012年夏季ECMWF10m全风速场集合预报结果进行偏差订正,对订正前后的预报结果进行评估,并通过Jumpiness指数对预报结果订正前后的预报不一致性特征进行分析。结果表明,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效降低集合预报的均方根误差,且当起报时刻为00时对中低纬度地区的订正效果更显著,当起报时刻为12时对中高纬度地区的订正效果更明显;卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效改善Talagrand的U型或L型分布;由均方根误差分析结果知道,ECMWF10m全风速场集合预报本身存在较大的预报不一致性,经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,集合预报的预报不一致性明显降低,偏差订正可有效改善集合预报的预报不一致性,且随着预报时效的延长,卡尔曼滤波误差法对预报不一致性的改善效果更加明显;从预报不一致性的发生次数特征来看,单点跳跃出现的次数最多,异号三点跳跃的次数最少;经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,单点跳跃、异号两点跳跃、异号三点跳跃次数都有所下降。
关键词
卡尔曼滤波类型自适应误差订正法
全风速场
预报不一致性
Jumpiness指数
集合预报
Keywords
Kalman filter bias-correction method
wind speed
forecast inconsistency
Jumpiness index
ensemble prediction
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法
樊仲欣
王兴
苗春生
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
ECMWF全风速场集合预报结果的偏差订正与预报不一致性分析
任晨辰
段明铿
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2019
9
在线阅读
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职称材料
已选择
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条
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参考文献
引证文献
统计分析
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