基于時序監(jiān)測數(shù)據(jù)的短時雷電預(yù)測系統(tǒng)

答辯人：張曉慶導(dǎo)師：劉娟教授時間：2013年5月20日基于時序監(jiān)測數(shù)據(jù)的短時雷電預(yù)測系統(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、電波等會導(dǎo)致嚴(yán)重的氣象災(zāi)害?！窭纂娦?yīng)會引發(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。●雷電的發(fā)生無法避免。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)報方法：數(shù)值天氣預(yù)報

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

1、國內(nèi)研究起步較晚2、準(zhǔn)確度低3、實用性不強(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)聚類算法。2設(shè)計雷電系統(tǒng)分析預(yù)測模型。1建立實驗系統(tǒng)，完成雷電數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，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)動決定了雷電的發(fā)生和變化，對雷電的研究可以轉(zhuǎn)化成對雷擊坐標(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)抽象成有限個帶電云團(tuán)，通過觀察帶電云團(tuán)的運(yùn)動軌跡，猜想并提出最可能符合其運(yùn)動軌跡的模型。1本文工作雷電數(shù)據(jù)預(yù)測-擬合聚類結(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聚類結(jié)果IDBSCAN聚類結(jié)果本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)7預(yù)先指定初始聚類中心點(diǎn)。2時間段t聚類結(jié)果時間段t+1聚類結(jié)果（初始點(diǎn)隨機(jī)選擇--DBSCAN）時間段t+1聚類結(jié)果（時間段t中心點(diǎn)作為聚類依據(jù)--IDBSCAN）本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)8自動調(diào)節(jié)聚類參數(shù)—類的錯誤分離。3時間段t聚類結(jié)果時間段t+1聚類結(jié)果（改進(jìn)前--DBSCAN）時間段t+1聚類結(jié)果(改進(jìn)后--IDBSCAN)本文工作分析模塊算法IDBSCAN改進(jìn)點(diǎn)9自動調(diào)節(jié)聚類參數(shù)—類的錯誤合并。4時間段t聚類結(jié)果時間段t+1聚類結(jié)果（改進(jìn)前--DBSCAN）時間段t+1聚類結(jié)果(改進(jìn)后--IDBSCAN)本文工作數(shù)據(jù)采集(1)(2)10實驗數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理(3)數(shù)據(jù)存儲字段名雷擊發(fā)生時間經(jīng)度緯度雷擊放電電流類型datetimefloatfloatfloat本文基于電網(wǎng)雷電監(jiān)測網(wǎng)提供的實時雷電監(jiān)測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以多字段（雷擊發(fā)生時間、位置、雷擊放電電流、回?fù)?、主機(jī)號、定位站數(shù)、定位站值等共21個）的形式存儲于SQL數(shù)據(jù)庫中。本文數(shù)據(jù)的中間結(jié)果及最終結(jié)果均以數(shù)據(jù)表的形式存儲在SQL數(shù)據(jù)庫中。1本文工作實驗結(jié)果IDBSCAN聚類-中心點(diǎn)（連續(xù)5個時間段）111本文工作實驗結(jié)果雷電預(yù)警系統(tǒng)可視化-中心點(diǎn)（連續(xù)5個時間段）121本文工作實驗結(jié)果雷電預(yù)警系統(tǒng)可視化-雷電分布（T1時間段）131本文工作實驗結(jié)果預(yù)測中心點(diǎn)：（98.8295，23.9911）實際中心點(diǎn)：（98.8316，23.9937）偏差：0.371kmLSM擬合-經(jīng)緯度（連續(xù)5個時間段）141本文工作實驗結(jié)果誤差估計（連續(xù)10個時間段）151本文工作實驗結(jié)果雷電預(yù)警系統(tǒng)可視化-雷電分布（預(yù)測T6時間段）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)測方法；對比實驗結(jié)果，得出結(jié)論。1建立實驗系統(tǒng)，完成了雷電的分析和預(yù)測工作；將雷電分析預(yù)測結(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)將對雷電的研究抽象為對雷電坐標(biāo)點(diǎn)的研究，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計方法解決。1在DBSCAN模型中加入KMeans模型的優(yōu)點(diǎn)，并針對雷電數(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