基于時(shí)序監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的短時(shí)雷電預(yù)測(cè)系統(tǒng)

答辯人：張曉慶導(dǎo)師：劉娟教授時(shí)間：2013年5月20日基于時(shí)序監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的短時(shí)雷電預(yù)測(cè)系統(tǒng)目錄1研究背景2研究目標(biāo)3本文工作4本文小結(jié)1研究背景2研究目標(biāo)3本文工作4本文小結(jié)雷電危害1●雷電的強(qiáng)大電流、電壓、電波等會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的氣象災(zāi)害。●雷電效應(yīng)會(huì)引發(fā)火災(zāi)、建筑物損壞、電子電氣系統(tǒng)燒毀、危及人畜生命安全?！窭纂姷陌l(fā)生無(wú)法避免。研究背景研究現(xiàn)狀-方法2

1、理論研究

2、傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)方法：數(shù)值天氣預(yù)報(bào)

3、新型天氣預(yù)報(bào)方法：數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法研究背景研究背景數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法模型：KMeans、DBSCAN、NN、SVM、LSMetc.優(yōu)點(diǎn)克服了模型不確定的問(wèn)題準(zhǔn)確度有所提高研究背景研究現(xiàn)狀-不足3

1、國(guó)內(nèi)研究起步較晚2、準(zhǔn)確度低3、實(shí)用性不強(qiáng)1研究背景2研究目標(biāo)3本文工作4本文小結(jié)1研究目標(biāo)改進(jìn)雷電數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法。2設(shè)計(jì)雷電系統(tǒng)分析預(yù)測(cè)模型。1建立實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，完成雷電數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，并將結(jié)果應(yīng)用于雷電預(yù)警系統(tǒng)中。31研究背景2研究目標(biāo)3本文工作4本文小結(jié)本文工作雷電數(shù)據(jù)分析-發(fā)現(xiàn)雷電簇

帶電云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)決定了雷電的發(fā)生和變化，對(duì)雷電的研究可以轉(zhuǎn)化成對(duì)雷擊坐標(biāo)點(diǎn)的研究。其新穎之處在于把未知數(shù)目的雷電坐標(biāo)抽象成有限個(gè)帶電云團(tuán)，通過(guò)觀察帶電云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)軌跡，猜想并提出最可能符合其運(yùn)動(dòng)軌跡的模型。1本文工作雷電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)-擬合聚類(lèi)結(jié)果采集雷電分析結(jié)果→使用模型擬合→得到雷電預(yù)測(cè)模型(1)(2)23本文工作雷電數(shù)據(jù)分析工作1雷電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)工作2系統(tǒng)整體框架系統(tǒng)整體框架圖1本文工作模塊功能描述4本文工作模型選擇5分析模塊（IDBSCAN）預(yù)測(cè)模塊（LSM）本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)6去除噪音。1Kmeans聚類(lèi)結(jié)果IDBSCAN聚類(lèi)結(jié)果本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)7預(yù)先指定初始聚類(lèi)中心點(diǎn)。2時(shí)間段t聚類(lèi)結(jié)果時(shí)間段t+1聚類(lèi)結(jié)果（初始點(diǎn)隨機(jī)選擇--DBSCAN）時(shí)間段t+1聚類(lèi)結(jié)果（時(shí)間段t中心點(diǎn)作為聚類(lèi)依據(jù)--IDBSCAN）本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)8自動(dòng)調(diào)節(jié)聚類(lèi)參數(shù)—類(lèi)的錯(cuò)誤分離。3時(shí)間段t聚類(lèi)結(jié)果時(shí)間段t+1聚類(lèi)結(jié)果（改進(jìn)前--DBSCAN）時(shí)間段t+1聚類(lèi)結(jié)果(改進(jìn)后--IDBSCAN)本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)9自動(dòng)調(diào)節(jié)聚類(lèi)參數(shù)—類(lèi)的錯(cuò)誤合并。4時(shí)間段t聚類(lèi)結(jié)果時(shí)間段t+1聚類(lèi)結(jié)果（改進(jìn)前--DBSCAN）時(shí)間段t+1聚類(lèi)結(jié)果(改進(jìn)后--IDBSCAN)本文工作數(shù)據(jù)采集(1)(2)10實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理(3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)字段名雷擊發(fā)生時(shí)間經(jīng)度緯度雷擊放電電流類(lèi)型datetimefloatfloatfloat本文基于電網(wǎng)雷電監(jiān)測(cè)網(wǎng)提供的實(shí)時(shí)雷電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以多字段（雷擊發(fā)生時(shí)間、位置、雷擊放電電流、回?fù)簟⒅鳈C(jī)號(hào)、定位站數(shù)、定位站值等共21個(gè)）的形式存儲(chǔ)于SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。本文數(shù)據(jù)的中間結(jié)果及最終結(jié)果均以數(shù)據(jù)表的形式存儲(chǔ)在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。1本文工作實(shí)驗(yàn)結(jié)果IDBSCAN聚類(lèi)-中心點(diǎn)（連續(xù)5個(gè)時(shí)間段）111本文工作實(shí)驗(yàn)結(jié)果雷電預(yù)警系統(tǒng)可視化-中心點(diǎn)（連續(xù)5個(gè)時(shí)間段）121本文工作實(shí)驗(yàn)結(jié)果雷電預(yù)警系統(tǒng)可視化-雷電分布（T1時(shí)間段）131本文工作實(shí)驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)中心點(diǎn)：（98.8295，23.9911）實(shí)際中心點(diǎn)：（98.8316，23.9937）偏差：0.371kmLSM擬合-經(jīng)緯度（連續(xù)5個(gè)時(shí)間段）141本文工作實(shí)驗(yàn)結(jié)果誤差估計(jì)（連續(xù)10個(gè)時(shí)間段）151本文工作實(shí)驗(yàn)結(jié)果雷電預(yù)警系統(tǒng)可視化-雷電分布（預(yù)測(cè)T6時(shí)間段）161研究背景2研究目的3本文工作4本文小結(jié)1本文小結(jié)改進(jìn)了DBSCAN模型；抽象系統(tǒng)模型，提出了雷電的分析預(yù)測(cè)方法；對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出結(jié)論。1建立實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，完成了雷電的分析和預(yù)測(cè)工作；將雷電分析預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于雷電預(yù)警系統(tǒng)中。2本文工作11本文小結(jié)將對(duì)雷電的研究抽象為對(duì)雷電坐標(biāo)點(diǎn)的研究，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法解決。1在DBSCAN模型中加入KMeans模型的優(yōu)點(diǎn)，并針對(duì)雷電數(shù)據(jù)特有的性質(zhì)，提出IDBSCAN模型用于雷電數(shù)據(jù)的分析工作。2本