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Long-range prediction of Indian summer monsoon rainfall using data mining and statistical approaches

机译：利用数据挖掘和统计方法对印度夏季风降水进行长期预报

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摘要

This paper presents a hybrid model to better predict Indian summer monsoon rainfall. The algorithm considers suitable techniques for processing dense datasets. The proposed three-step algorithm comprises closed itemset generation-based association rule mining for feature selection, cluster membership for dimensionality reduction, and simple logistic function for prediction. The application of predicting rainfall into flood, excess, normal, deficit, and drought based on 36 predictors consisting of land and ocean variables is presented. Results show good accuracy in the considered study period of 37years (1969-2005).
机译：本文提出了一种混合模型，可以更好地预测印度夏季风的降雨量。该算法考虑了用于处理密集数据集的合适技术。提出的三步算法包括用于特征选择的基于封闭项集生成的关联规则挖掘，用于维数减少的集群成员资格以及用于预测的简单逻辑函数。提出了基于36种由陆地和海洋变量组成的预测因子来预测降雨在洪水，过量，正常，赤字和干旱中的应用。结果表明，在所研究的37年（1969-2005年）中，该方法具有很好的准确性。

著录项

  • 来源
    《Theoretical and applied climatology》 |2017年第2期|19-33|共15页
  • 作者

    Vathsala H.; Koolagudi Shashidhar G.;

  • 作者单位

    Ctr Dev Adv Comp, Visveswaraiah Ctr, 6th Floor,Dr BR Ambedkar Rd, Bangalore 560001, Karnataka, India;

    Natl Inst Technol Karnataka, Mangalore 575025, Karnataka, India;

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