多度量水文时间序列相似性分析
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王继民 (1976-),男, 安徽全椒人, 讲师,主要研究方向为智能信息处理和数据挖掘。E-mail: wangjimin@hhu.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

P333

基金项目:

国家自然科学基金项目(51079040);河海大学中央高校基本科研业务费(2009B22014);水利部948项目(201016);


Multi-measure Similarity Analysis of Hydrological Time Series
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    摘要:

    多度量组合可以提高相似性分析的准确性,基于该思想,提出多度量水文时间序列相似性分析方法,首先,使用多个单一相似度量分别计算相似时间子序列,然后,采用改进BORDA投票法对各度量分析得到的相似子序列进行组合和排序,得到最终的相似时间子序列。为了证明提出方法的可行性和有效性,以淮河流域王家坝水闸洪水过程相似性分析为例进行了验证。分析结果表明,基于改进BORDA投票法的多度量水文时间序列相似性度量方法可以提高相似查询的准确性。

    Abstract:

    Based on the idea that multi -measure combination can improve the accuracy of similarity analysis, multi -measure similarity analysis method was proposed for hydrological time series. Firstly, the similarity of time series was computed by several similarity measures, respectively. Then, the modified BORDA voting method was used to synthesize the similar time series of each similarity measure to obtain the final similar time series. The proposed method was validated by the analysis results of the flood data obtained from the Wangjiaba Station in the Huaihe River Basin.

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  • 收稿日期:2013-06-25
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  • 在线发布日期: 2022-06-21
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