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基于主成分分析的多元水文时间序列匹配模型构建方法

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本发明公开了一种基于主成分分析的多元水文时间序列匹配模型构建方法，基于主成分分析(PCA)和动态时间弯曲(DTW)方法进行多元水文时间序列相似性匹配的组合模型构建。首先对原始数据进行同构处理，这里采用Z‑score标准化方法。接着对处理后的数据进行分段聚合近似(PAA)处理，对经过PAA处理后的数据进行PCA处理，经过这两次处理，数据在时间维度和变量维度都实现了降维。最后使用加权的DTW方法进行相似性匹配，匹配出与给定时间序列最相似的时间序列。本发明提高了相似性匹配的准确率和时间效率，为水文预报、水文数据分析提供服务，对水利信息化和水利现代化的需求有较高的应用价值。

著录项

公开/公告号CN107944146A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-04-20

原文格式PDF
申请/专利权人河海大学;
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申请/专利号CN201711210985.0
发明设计人娄渊胜;盖振;叶枫;孙建树;
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申请日2017-11-28
分类号G06F17/50(20060101);G06F17/30(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人李玉平
地址 210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号
入库时间 2023-06-19 05:05:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-05-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20171128

实质审查的生效
2018-04-20

公开

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1. 基于主成分分析的多元水文时间序列匹配模型构建方法 [P] . 中国专利： CN107944146A . 2018-04-20
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