东华大学本科优秀毕设：数据挖掘驱动的局域降雨概率预测

东华大学的本科优秀毕业设计论文集合中，有一篇聚焦于"基于数据挖掘的局域降雨概率预测"的研究。随着信息技术的进步和气象数据的大量积累，数据挖掘技术在气象科学中的应用日益显著。论文作者深入探讨了如何利用数据挖掘方法来揭示隐藏在气象数据背后的规律，以提升降雨预测的准确性。 首先，论文概述了数据挖掘技术在降雨预测中的关键作用。它介绍了在当前信息化环境下，气象数据的价值正在被重新评估，其中蕴含的规律和关联等待着科学家们去探索和利用。作者在论文中提到，通过对气象数据集进行预处理，剔除不必要的信息，只保留有用的气象属性数据，如温度、湿度、风速等，以便后续分析。 接着，论文详细介绍了三种不同的数据挖掘算法在降雨预测中的应用：线性回归、K最近邻算法和决策树算法。作者逐一分析了这些算法的工作原理及其在实际预测中的表现。线性回归适用于查找数据之间的线性关系，而K最近邻算法则依赖于样本的相似性，决策树则通过构建决策规则进行预测。通过比较，论文得出结论，K最近邻算法在局域降雨预测问题上展现出最优的预测性能。 为了验证这一发现，作者进一步设计并实现了一个基于K最近邻算法的局域降雨预测系统。这个系统是用Python编程语言构建的，能够实时处理和分析气象数据，提供精确的降雨概率预测。该系统的优势在于其灵活性和准确性，能够适应不同地区和时间段的降雨情况，为气象预报和防洪减灾提供科学依据。 这篇论文不仅阐述了数据挖掘在气象预测领域的潜力，还展示了如何将理论知识转化为实用工具。对于研究气象学、数据挖掘或人工智能的学生和专业人士来说，这篇论文提供了宝贵的学习材料和实践案例，有助于深化对数据驱动的天气预测方法的理解。