Phân tích bài toán

Một phần của tài liệu ứng dụng phương pháp hồi quy bayes vào việc dự báo thời tiết (Trang 59 - 60)

Như đã nêu ở trên, có 4 yếu tố chính ảnh hưởng đến thời tiết đó là: nhiệt độ, độ ẩm, mây và mưa. Mỗi yếu tố có những thuộc tính và độ phụ thuộc khác nhau. Ví dụ như yếu tố nhiệt độ, tùy thuộc vào từng tháng mà nhiệt độ sẽ có những giá trị khác nhau. Nếu như tháng đó rơi vào mùa mưa thì nhiệt độ có thể thấp (< 25.50C) hoặc trung bình (25.50

C – 27.00C), ngược lại nhiệt độ cao (>27.00C)… Dựa trên các đặc điểm đó ta xây dựng bài toán như sau:

Với 4 yếu tố chính ảnh hưởng đến thời tiết trên, ta có thể phân chia mỗi yếu tố thành các trường hợp cụ thể như sau:

Giả sử, ta kí hiệu biến nhiệt độ là ND, khi đó ND sẽ có các khoảng giá trị sau:

+ Thấp nếu nhiệt độ nằm trong khoảng (0 – 25.50C), kí hiệu là ND.T

+ Trung bình nếu nhiệt độ nằm trong khoảng (25.5 – 27.00C), kí hiệu là ND.TB + Cao nếu nhiệt độ lớn hơn 270

C, kí hiệu là ND.C Tương tự trên ta có:

+ Thấp nếu độ ẩm nằm trong khoảng (0 – 80%), kí hiệu: DA.T + Cao nếu độ ẩm lớn hơn 80%, kí hiệu: DA.C

-Biến mây (kí hiệu MA) cũng có các khoảng giá trị:

+ Ít nếu lượng mây nằm trong khoảng (0 – 20), kí hiệu: MA.I

+ Nhiều nếu lượng mây nằm trong khoảng (20 – 30), kí hiệu: MA.N + Rất nhiều nếu lượng mây lớn hơn 30, kí hiệu: MA.RN

-Biến mưa (kí hiệu M) cũng có các giá trị:

+ Rải rác nếu lượng mưa nằm trong khoảng (0 – 2mm), kí hiệu: M.RR + Nhỏ nếu lượng mưa nằm trong khoảng (2 – 50mm), kí hiệu: M.N + Lớn nếu lượng mưa lớn hơn 50mm, kí hiệu: M.L

Từ các giá trị trên ta lần lượt tính giá trị ước lượng các P C( i)sau đó tính

( i| i)

P X C tương ứng với từng thuộc tính ứng với từng yếu tố. Sau đó phân lớp cho

mẫu mới và đưa ra kết luận.

Một phần của tài liệu ứng dụng phương pháp hồi quy bayes vào việc dự báo thời tiết (Trang 59 - 60)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(78 trang)