oracle在水资源管理数据挖掘中的应用.doc
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oracle在水资源管理数据挖掘中的应用,oracle在水资源管理数据挖掘中的应用2.4万字63页包括外文翻译，原创作品，通过查重系统摘要 水文数据是研究水特征的重要基础数据。目前，利用各种信息技术对水文数据分析预测已成为研究的热点问题。数据挖掘就是从大量数据中提取有用信息的过程从数据中提取模式和趋势的过程。将数据挖掘技术应用于水文数据的预测分析，是我们从海量...
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Oracle在水资源管理数据挖掘中的应用
2.4万字 63页 包括外文翻译，原创作品，通过查重系统
摘 要
水文数据是研究水特征的重要基础数据。目前，利用各种信息技术对水文数据分析预测已成为研究的热点问题。数据挖掘就是从大量数据中提取有用信息的过程从数据中提取模式和趋势的过程。将数据挖掘技术应用于水文数据的预测分析，是我们从海量的数据中获取有效信息的中重要途径。
本文针对应用数据挖掘技术，基于Oracle Data Mining数据挖掘平台，针对多测站点和单测站点水位预测问题，选择Regression（回归模型）模型，使用GLM（广义线性模型）和SVM(支持向量机)算法，基于江西省鄱阳湖湖区康山站、南昌站、星子站水文数据，构建不同的水位预测模型，分析模型中各节点的存储结构，将预测模型应用于特定时段的水位预测。通过对比较预测结果与实际测量结果，证明使用Regression模型预测水位是切实可行的，预测水位可以为后期的分析决策提供支持。
关键词：数据挖掘；GLM；SVM；ODM；水位预测
2.4万字 63页 包括外文翻译，原创作品，通过查重系统
摘 要
水文数据是研究水特征的重要基础数据。目前，利用各种信息技术对水文数据分析预测已成为研究的热点问题。数据挖掘就是从大量数据中提取有用信息的过程从数据中提取模式和趋势的过程。将数据挖掘技术应用于水文数据的预测分析，是我们从海量的数据中获取有效信息的中重要途径。
本文针对应用数据挖掘技术，基于Oracle Data Mining数据挖掘平台，针对多测站点和单测站点水位预测问题，选择Regression（回归模型）模型，使用GLM（广义线性模型）和SVM(支持向量机)算法，基于江西省鄱阳湖湖区康山站、南昌站、星子站水文数据，构建不同的水位预测模型，分析模型中各节点的存储结构，将预测模型应用于特定时段的水位预测。通过对比较预测结果与实际测量结果，证明使用Regression模型预测水位是切实可行的，预测水位可以为后期的分析决策提供支持。
关键词：数据挖掘；GLM；SVM；ODM；水位预测
