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1. OPTICS算法在雷电临近预报中的应用

侯荣涛路郁王琴袁程胜王军

计算机应用 2014, 34 (1): 297-301. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0297

摘要（518）

PDF （850KB）（419）

针对密度分布不均的雷电定位资料,提出了一种基于OPTICS聚类算法的雷电临近预警模型。该模型运用OPTICS算法对雷暴天气连续时段的雷电定位资料进行聚类分析,有效剔除了影响雷暴云分布的稀疏点。在聚类分析结果基础上,利用“膨胀〖CD*2〗侵蚀”算法还原雷暴云真实分布,根据雷暴云的移动趋势进行雷电落区预报。此外,针对传统预测算法运行时间长的缺陷,运用邻接表改进了OPTICS算法,且优化了可达队列更新策略。实验结果表明,基于改进的OPTICS算法所构建的雷电临近预报模型降低了算法运行时间,同时提高了雷电预报模型适应能力及预测的准确率。

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2. 基于DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型

侯荣涛朱斌冯民学史鑫明路郁

计算机应用 2012, 32 (03): 847-851. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00847

摘要（1383）

PDF （731KB）（809）

针对闪电定位仪中庞大而杂乱的定位数据,提出一种基于改进DBSCAN聚类算法(IDBSCAN)进行闪电聚类分析的方法。该方法依据闪电定位系统中的实时监控数据,搜索闪电密度大于阈值范围的地闪点,建立密度可达最大值的地闪聚类簇,并找到该簇类中的核心地闪点。同时,应用邻接表结构对DBSCAN算法进行改进,使得初始地闪数据的搜索集的建立时间和空间得到大大减少。在聚类分析结果基础上,对核心地闪点的移动路径进行拟合,从而预报下一时刻的核心地闪点位置。实验证明,将IDBSCAN算法应用在闪电临近预报中是有效的。

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