关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要分支,其应用领域已从最初的零售业扩展到电信业、金融保险业以及IT业等。而数量关联规则挖掘是关联规则挖掘的重要研究方向,它是解决关系型数据库知识发现的关键技术之一。本文概述了数据挖掘出现并快速发展的背景原因、数据挖掘相关技术等,讨论了数据挖掘的发展前景,介绍了关联规则的概念、种类及挖掘步骤,重点介绍了数量关联规则的相关知识。在分析经典Apriori算法及现有的改进算法的基础上,本文尝试研究基于布尔矩阵的挖掘算法,提出几点改进策略并加以实现。在以上研究的基础上,本文应用改进后的关联规则算法对现有的某气象站历史数据进行了挖掘,将得到规则尝试应用于天气预测方面,并在实验室环境中得到了基本实现及对实验结果进行分析,以期为今后更进一步的研究工作奠定基础。气象信息化带来了激增的数据,而这些数据背后隐藏着许多重要的信息。这些信息的获取往往需要我们根据不同的条件采用不同的方法对数据进行挖掘。总之,通过对海量的气象数据运用有效的技术手段进行数据挖掘,发现其中具有规律性的内在联系,可以有效地进行气象预测,能够为科学决策提供更好的服务。