本文關(guān)鍵詞：基于聚類分析和灰色模型的短期雷擊預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)　出處：《吉林大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：雷電是一個(gè)多因素共同作用形成的自然現(xiàn)象,由于其在形成、發(fā)生、發(fā)展過(guò)程中受云層厚度、空氣濕度、地形、植被等多種因素影響,此外,雷電從產(chǎn)生到電能釋放完畢幾乎是瞬間完成的,不易觀察、獲取在其形成過(guò)程中的各種可供研究的信息,因此,對(duì)于雷電的研究一直是比較困難的一個(gè)課題,具體表現(xiàn)在雷電的強(qiáng)度、雷電的發(fā)生位置以及發(fā)生時(shí)間等都不易進(jìn)行預(yù)測(cè)。雷電因其極強(qiáng)的破壞力同時(shí)又是一種常見(jiàn)的自然災(zāi)害現(xiàn)象,全球范圍內(nèi)每年因雷電引發(fā)的災(zāi)害不計(jì)其數(shù),雷電每年都會(huì)造成大量的人、畜傷,同時(shí)也伴隨有巨額的財(cái)產(chǎn)損失。因此,研究雷電的活動(dòng)規(guī)律,預(yù)測(cè)其發(fā)生時(shí)間和發(fā)生范圍,對(duì)于減免因雷電造成的損失具有十分重要的意義。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,我國(guó)相關(guān)部門已經(jīng)掌握了大量的雷電活動(dòng)的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的科學(xué)而有效的利用,分析雷電在歷史活動(dòng)中在時(shí)間上和空間上表現(xiàn)出的分布特征,挖掘雷電活動(dòng)中隱藏的規(guī)律性,對(duì)于雷擊的預(yù)防和減少雷電引起的災(zāi)害損失十分必要,同時(shí)對(duì)國(guó)民生產(chǎn)、生活也具有十分重要的指導(dǎo)作用。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)、對(duì)比和分析各算法的特點(diǎn)和適用的數(shù)據(jù)形式以及應(yīng)用場(chǎng)景,本文最終確定采用數(shù)據(jù)挖掘算法中經(jīng)典的聚類分析方法和灰色模型方法分別對(duì)雷擊發(fā)生的范圍和高強(qiáng)度雷擊的發(fā)生時(shí)刻做出預(yù)測(cè)。其中,基于聚類分析的雷擊發(fā)生范圍預(yù)警是通過(guò)聚類分析中最大的最小距離算法和K均值算法建立雷擊范圍預(yù)測(cè)模型,首先收集初始雷擊樣本點(diǎn),進(jìn)而通過(guò)基于距離的最大的最小距離算法對(duì)初始樣本點(diǎn)進(jìn)行聚類,再根據(jù)K均值算法對(duì)聚類進(jìn)行優(yōu)化,然后根據(jù)K均值算法建立預(yù)測(cè)類,最后得出雷擊的發(fā)生的中心點(diǎn)和雷擊范圍半徑;基于灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)模型的高強(qiáng)度雷擊發(fā)生時(shí)刻預(yù)測(cè)模型通過(guò)篩選高強(qiáng)度雷擊發(fā)生的時(shí)刻,利用灰色波形的相關(guān)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行近似處理,然后建立灰色災(zāi)變模型,構(gòu)建一階白化微分方程并求解,得出高強(qiáng)度雷擊發(fā)生時(shí)刻的響應(yīng)表達(dá)式,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)高強(qiáng)度雷擊的發(fā)生時(shí)刻的預(yù)測(cè)。文章對(duì)涉及到的數(shù)據(jù)挖掘、聚類分析、灰色系統(tǒng)理論的相關(guān)知識(shí)以及相關(guān)的應(yīng)用做了大致的介紹,同時(shí)詳細(xì)地介紹了所應(yīng)用的最大最小距離算法、K均值算法和灰色模型的建模過(guò)程,然后利用真實(shí)數(shù)據(jù)以算例實(shí)驗(yàn)的形式對(duì)建模過(guò)程進(jìn)行了演示和效果檢驗(yàn)。在文章的最后對(duì)論文的工作進(jìn)行了總結(jié),包括對(duì)算法的缺陷與局限性進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和說(shuō)明,同時(shí)也提出新增加有價(jià)值的參考信息的基礎(chǔ)上重新設(shè)計(jì)算法和模型來(lái)更準(zhǔn)確迅速地預(yù)測(cè)雷擊活動(dòng)。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P427.32;TP277

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本文編號(hào)：1308276