Samo-organizované získávání znalostí z dat v oblasti předpovědi počasí
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v 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>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Self organizing Data Mining for Weather Forecasting
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Self organizing Data Mining for Weather Forecasting
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1ET101210513" target="_blank" >1ET101210513: Relační strojové učení pro průzkum biomedicínských dat</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the First European Conference on Data Mining
ISBN
978-972-8924-40-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
81-88
Název nakladatele
IADIS Press
Místo vydání
Lisboa
Místo konání akce
Lisbon
Datum konání akce
5. 7. 2007
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—