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基于日较差K均值聚类的逐时温度预报
引用本文:陶倩,赵振宇,张青珍,刘东旭.基于日较差K均值聚类的逐时温度预报[J].安徽农业科学,2013(7):3027-3028.
作者姓名:陶倩  赵振宇  张青珍  刘东旭
作者单位:1. 辽宁省阜新蒙古族自治县气象局,辽宁阜新,123100
2. 辽宁省阜新市气象局,辽宁阜新,123000
摘    要:采用K均值聚类分析方法,将阜新蒙古族自治县气象局观测站2006~2012年1月的气温日较差进行分类,以不同的气温日较差分型代表不同的天气状况,并统计了相应分型下的逐小时温度变化幅度,在此基础上对未来逐时温度做出客观预报。实况证明该方法对于实现时间上的精细预报,具有一定的参考价值。

关 键 词:K均值聚类分析  气温日较差  逐时温度  预报

The Hourly Temperature Prediction Based on Daily Temperature Range K-means Clustering
Institution:TAO Qian et al(Fuxin Meteorological Bureau of Mongolia Autonomous County,Fuxin,Liaoning 123100)
Abstract:By using k-means clustering analysis method,the daily temperature range of Fuxin Mongolia Autonomous County meteorological bureau in January 2006-2012 were classified.Different daily temperature range represents different weather conditions,and statistics was conducted on the corresponding hourly temperature variation range.On the basis of this,an objective forecast was made on hourly temperature in the future.The reality proved that the method has a certain reference for realizing precise forecasting.
Keywords:K-means clustering analysis  Daily temperature range  Hourly temperature  Forecasting
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