Abstract-Weather prognoser är en viktig tillämpning inom meteorologi och har varit en av de mest vetenskapligt och tekniskt utmanande problem runt om i världen under det senaste århundradet. I detta papper undersöker vi användningen av data mining tekniker för att förutsäga maximal temperatur, nederbörd, avdunstning och vindhastighet. Detta utfördes med hjälp av Artificial Neural Network och Decision Tree algoritmer och meteorologiska data som samlats in mellan 2000 och 2009 från staden Ibadan, Nigeria. En datamodell för meteorologiska data utvecklades och användes för att träna klassificeringsalgoritmerna. Prestandan för dessa algoritmer jämfördes med hjälp av standardprestandamått, och algoritmen som gav de bästa resultaten som användes för att generera klassificeringsregler för de genomsnittliga vädervariablerna. En prediktiv Neural Network-modell utvecklades också för väderprognosprogrammet och resultaten jämfört med faktiska väderdata för de förutsagda perioderna. Resultaten visar att data Gruvteknik med tillräckligt många falldata kan användas för väderprognoser och klimatförändringsstudier.
Det utfördes med hjälp av Artificial Neural Network och Decision Tree algoritmer för meteorologiska data som samlats in mellan 2000 och 2009 från staden Ibadan, Nigeria REF.
Application of Data Mining Techniques in Weather Prediction and Climate Change Studies
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Engineering and Electronic Business', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}