地表变形监测数据挖掘的任务书任务描述：地表变形监测数据挖掘的任务是基于多源地表变形监测数据，利用数据挖掘技术，实现地面变形趋势的识别和预测。任务的核心是利用地面变形监测数据，挖掘地面变形规律，预测将来可能出现的地面变形趋势。任务包括了数据处理、特征挖掘、模型构建和预测推理四个方面。任务要求：1.数据处理：对原始数据进行清洗、筛选和融合，确保数据的质量和准确性。2.特征挖掘：探索地表变形监测数据中的相关特征，并通过挖掘确定对地面变形具有影响的因素。3.模型构建：基于地表变形监测数据，构建预测模型。常用的模型包括回归模型、神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等。4.预测推理：通过构建好的模型，进行预测推理，并输出相应的预测结果。预测结果可以通过图表等形式表达，同时可以为后续决策提供参考。任务流程：1.对原始数据进行预处理，包括清洗、筛选和融合等操作，确保数据的质量和准确性。2.探索地表变形监测数据中的相关特征，对数据进行特征挖掘。3.构建预测模型，可采用回归模型、神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等。4.使用构建好的模型进行预测推理，并输出相应的预测结果。5.结合实际应用场景，分析预测结果，协助相关人员进行决策。6.撰写报告，对任务的完成情况及解决问题进行总结。参考材料：1.《数据挖掘：实用工具与技术第三版》刘明等著2.《Python数据挖掘基础》王红元著3.《机器学习》周志华著4.《地表变形监测技术与应用》张恒著