Self organizing Data Mining for Weather Forecasting

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03141988" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03141988 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Self organizing Data Mining for Weather Forecasting
Original language description
This paper presents the data mining activity that was employed in weather data prediction or forecasting. The self-organizing data mining approach employed is the enhanced Group Method of Data Handling (e-GMDH). The weather data used for the DM researchinclude daily temperature, daily pressure and monthly rainfall. Experimental results indicate that the proposed approach is useful for data mining technique for forecasting weather data.
Czech name
Samo-organizované získávání znalostí z dat v oblasti předpovědi počasí
Czech description
Příspěvek se zabývá algoritmem eGMDH a jeho aplikací na oblast předpovídání průměrné denní teploty na základě meteorologických dat z předchozích dnů.

Project
<a href="/en/project/1ET101210513" target="_blank" >1ET101210513: Relational machine learning for analysis of biomedical data</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year
2007
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection
Proceedings of the First European Conference on Data Mining
ISBN
978-972-8924-40-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
8
Pages from-to
81-88
Publisher name
IADIS Press
Place of publication
Lisboa
Event location
Lisbon
Event date
Jul 5, 2007
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
—

Similar results(10)