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基于语义相似的水文时间序列相似性挖掘——以太湖流域大浦口站水位数据为例 总被引：3，自引：3，他引：0
利用数据挖掘技术从长期观测的数据序列中发现蕴藏的规律是当前研究热点之一。相似性挖掘是时间序列挖掘的基础,提出一种基于语义相似的水文时间序列相似性查询方法。首先利用小波变换将时间序列进行平滑处理,在此基础上进行极值点分段并符号化,每个符号代表一种语义模式,从而选取语义相似的子序列作为候选集,再将候选集中子序列通过动态时间弯曲距离进行精确匹配从而得到相似子序列(以太湖流域大浦口站水位数据为例),实验证明,该方法能够在大幅度降低时间复杂度的基础上较准确地查找出相似子序列。 相似文献
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传统相关展延(CE)法较多地考虑了序列总体的变化特征,并且两序列需呈线性关系。但是不同的水文变量,具有不同的时空分布特性,可以提供插补展延的信息资源是不同的。因此,本文对该法进行了改进,把小波分析和BP神经网络应用于水文序列的展延,提出了两种改进方法:多时间尺度展延(MTSE)法和小波-BP网络展延(WA-BP)法,力图既考虑水文序列的多时间尺度特征,又突破线性关系的束缚,充分利用水文变量提供的信息资源。通过实例对比分析表明:(1)CE法、MTSE法和WA-BP法的展延精度依次提高。(2)当水文序列的波动变化不显著时,CE法、MTSE法和WA-BP法都满足相对误差的均值小于或等于0.2的精度要求,且WA-BP法稍优越于MTSE法。(3)当水文序列的波动变化显著时,CE法和MTSE法不是很适用,选择WA-BP法仍然可以得到较精确的展延结果。 相似文献
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《地球科学进展》2017,(10)
遥感降水产品和环流模型预报降水降尺度研究一直是水文和气象学的热点。使用多源降水融合资料进行降水图像降尺度研究,其本质是提高低分辨率观测或模拟降水场分辨率,并适当增加其细节或高频特性。基于降水自相似结构性质,将不适定数学反问题求解法用于降尺度。在求解降尺度不适定反问题时,不同风暴环境的小规模组织内降水特征往往会重复出现这一性质,通过训练得到高、低分辨率的降水场,形成相应的"完备字典",用于正交匹配追踪贪婪法重构高分辨率降尺度的降水场。执行时,首先基于专家场(Fields of Experts,FoEs)模型进行缺测资料插补;其次采用文中方法进行降水图像降尺度应用研究。基于传统"保真度"度量指标和空间结构相似性度量法对该方法得到的试验结果进行评估,结果表明该方法可行。 相似文献
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滑坡监测点多信息相似性度量方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡监测点在一段时间内对外界影响因素的响应可以看作滑坡在当前时刻的状态。滑坡监测点在相似的状态下受到相似的外界激励时会表现出相似的响应。据此,可以对相似的状态进行类比,从而将相似状态运用于滑坡的稳定性分析、数据修正和预测预报等。提出一种基于多信息的状态单元矩阵的相似性度量方法,运用该方法同时对滑坡的外界影响因素和运动状态进行相似性匹配,既保证了外界影响因素的相似性,也保证了滑坡当前运动状态的相似性。为验证该方法的有效性,运用三峡库区4个滑坡34个监测点的1 770个状态作为状态单元集,对白水河滑坡2015年1月至2016年6月的位移数据进行预测。预测结果显示,该方法优于现有的BP神经网络、支持向量回归等经典预测方法。 相似文献
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根据水文现象相似特性建立的最近邻法,避免了对研究对象相依形式和概率分布形式做某种假定,是一类基于数据驱动的预测方法。影响该方法预测成果优劣的关键因素之一是特征矢量相似程度衡量指标的选取。为了在度量相似程度时兼顾"矢"和"量"的信息,在深入分析余弦距离与欧氏距离异同的基础上,尝试将二者耦合作为相似度的技术指标,建立了基于耦合相似指标的最近邻法,并将该方法应用到宜昌水文站和唐乃亥水文站预见期为一年的年径流预测,利用不同水文特性的年径流资料进行校验,结果表明:基于耦合指标的最近邻法,能较好地进行年径流的预测分析,是一种有效、可行的方法。 相似文献
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径流相似性分区对径流资料插补移用和区域洪水频率分析具有重要意义。为准确识别水文站网中各站径流特征的相似性和差异性, 提高径流相似性分区结果的准确性, 引入Copula熵方法估算基于互信息的R统计量, 以度量各径流序列间的非线性相关性。在此基础上, 应用复杂网络理论构建以水文站为节点、以对应径流序列间R统计量是否大于给定阈值为节点间连边存在判别依据的径流相似性分区模型, 采用基于边介数的社团检测算法(GN算法)进行径流相似性分区。以鄱阳湖水系的水文站网为实例, 研究结果表明: 径流相似性分区模型具有较高的稳定性和效率; R统计量阈值为0.80时, 径流相似性分区结果最优, 此时水文站网划分为南北两部分共12类分区, 其中北部仅含1类分区; 相比于K均值聚类方法, 复杂网络方法表现更优, 其最优分区结果更为合理。 相似文献
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相似模型试验是研究红层软岩工程性质的重要手段之一,其试验结果的可靠性依赖于相似材料的正确选择与合理配比。针对红层软岩遇水极易软化的特性,在传统相似材料配比基础上添加生石灰,采用正交设计方法开展了相似材料配比试验,以骨料中铁粉与钡粉质量比例、铁粉与钡粉总质量中铁粉的质量比例、石膏质量、生石灰质量为4个因素,每个因素设置了5个取值水平,共制作25组、610个试样。每组试样均测试了其软化系数、密度、无侧限单轴抗压强度、抗拉强度及黏聚力与内摩擦角等物理力学参数,并研究了这些参数随上述4个因素取值水平的不同而变化的规律。最后,基于上述结果,配制了3种典型的软岩相似材料,并分别开展了真实软岩材料的饱水软化平行对比试验。研究结果表明：（1）根据配比方案所配相似材料物理力学参数可基本满足软岩相似模型试验的要求;（2）相似材料物理力学参数变化规律明显,便于通过调节其配比模拟不同软岩材料;（3）三组对比试验中相似材料饱水软化系数与真实软岩具有较高吻合度。 相似文献
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基于Hurst系数的流域降雨时空变异分析方法 总被引：2，自引：0，他引：2
基于Hurst系数能够反映水文序列长期相关性的原理,结合R/S分析方法和分数布朗运动理论,提出一种从整体上识别与检验时间序列变异及其变异程度的分析方法.该法将变异程度划分为4个等级:无变异(或弱变异)、中变异、强变异、巨变异;结合GIS空间分析方法,进而建立降雨量的时空变异分布图.应用该法对无定河流域年降雨序列进行时空变异分析,结果表明无定河流域大部分面积上的年降雨序列处于无变异或弱变异状态,但也有部分地区如高镇一带处于中变异状态,而且年降雨量有减少的趋势,该结论对于无定河流域的沙漠化治理、水土保持规划、水资源规划等具有重要的指导意义. 相似文献
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Least-Squares Wavelet Analysis of Unequally Spaced and Non-stationary Time Series and Its Applications 总被引：1，自引：0，他引：1
Least-squares spectral analysis, an alternative to the classical Fourier transform, is a method of analyzing unequally spaced and non-stationary time series in their first and second statistical moments. However, when a time series has components with low or high amplitude and frequency variability over time, it is not appropriate to use either the least-squares spectral analysis or Fourier transform. On the other hand, the classical short-time Fourier transform and the continuous wavelet transform do not consider the covariance matrix associated with a time series nor do they consider trends or datum shifts. Moreover, they are not defined for unequally spaced time series. A new method of analyzing time series, namely, the least-squares wavelet analysis is introduced, which is a natural extension of the least-squares spectral analysis. This method decomposes a time series to the time–frequency domain and obtains its spectrogram. In addition, the probability distribution function of the spectrogram is derived that identifies statistically significant peaks. The least-squares wavelet analysis can analyze any non-stationary and unequally spaced time series with components of low or high amplitude and frequency variability, including datum shifts, trends, and constituents of known forms, by taking into account the covariance matrix associated with the time series. The outstanding performance of the proposed method on synthetic time series and a very long baseline interferometry series is demonstrated, and the results are compared with the weighted wavelet Z-transform. 相似文献
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Inverse analysis for geomaterial parameter identification using Pareto multiobjective optimization 
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下载免费PDF全文 An inverse analysis method that combines the back propagation neural network (BPNN) and vector evaluated genetic algorithm (VEGA) was proposed to identify mechanical geomaterial parameters for a more accurate prediction of deformation. The BPNN is used to replace the time‐consuming numerical calculations, thus enhancing the efficiency of the inverse analysis. The VEGA is used to find the Pareto‐optimal solutions to multiobjective functions. Unlike traditional back‐analysis methods which are based on only 1 type of field measurement and a single objective function, this proposed method can consider multiple field observations simultaneously. The proposed method was applied to the Shapingba foundation pit excavation located in Chongqing city, China. Two types of measurements are considered in the method simultaneously: the displacements in the x‐direction (north orientation) and those in the y‐direction (east orientation). Five deformation modulus parameters for artificial backfill soil, silty clay, siltstone, sandstone, and mudstone were selected as the inversion parameters. Compared with the weighted sum approach, the proposed method was demonstrated as an efficient multi‐objective optimization tool for back calculating undetermined parameters. After performing a forward‐calculation using the optimized parameters obtained by the inverse analysis, the predicted results were well consistent with the practical deformation in magnitude and trend. 相似文献
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