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摘要：一种基于Apriori算法的相似降雨‑洪水数据挖掘方法，将其量化后采用Apriori算法根据关联规则实现水库洪水分类，建立对应关系，形成特定的降雨~洪水组合的结果。包括步骤1，给定某一时段水库的分区日降雨量，以水库相似降雨落区、降雨等级数据为方向构建满足各项约束条件的目标过程；步骤2，基于查询水库历史数据中的相似分区日降雨落区、降雨等级为目的，对历史数据进行分析；步骤3，挖掘计算，得到水库历史数据中最优相似降雨~洪水数据过程。通过该方法的应用为梯级水电站的洪水预报、调度计算、防洪调度决策等提供重要技术支撑，充分利用洪水资源，提高综合社会效益。
主权项：1.一种基于Apriori算法的相似降雨-洪水数据挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，选定要查询历史水情数据的起止时间；步骤2，按照降雨落区、降雨量级将输入的降雨数据标签化为；其中，i表示水电站上游流域第i个降雨分区；n表示雨等量级；步骤3，从数据库中选出历史水情数据，将降雨分区、降雨量、洪峰、洪量标签化为、、，生成行向量作为待挖掘数据集；其中，标签表示洪峰；标签表示洪量数据；步骤4，比较两组数据中的，若相同则生成候选集C（k）；步骤5，重复步骤3的生成所有候选集集合；步骤6，用Apriori算法生成频繁项集；步骤7，获取中任一非空子集S；步骤8，计算和S的支持度；步骤9，计算support（）support（S）满足大于设定的最小置信度，产生强关联规则S→（-S）；步骤10，输出挖掘数据。
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百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于Apriori算法的相似降雨-洪水数据挖掘方法
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