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面对海量的海表面温度数据,如何使用大数据处理平台和新的处理技术来实时处理、分析并预测海表面温度数据,是一个亟待解决的问题。本文基于现阶段的时间序列方法和专家意见,首先,将类比合成方法引入到海表面温度预测应用中;其次,基于Spark平台提出了一种改进的快速DTW算法SparkDTW;最后,为了充分利用通过时间序列挖掘得到的信息,将SparkDTW与SVM相结合,提出了SparkDTW+SVM混合模型,为海表面温度预测的应用研究提供了较好的理论基础和技术支持。实验结果表明,SparkDTW算法预测精度优于SVM,提高了海表面温度预测效率,验证了将类比合成方法应用在海表面温度预测的可行性;SparkDTW+SVM在精度方面要优于SparkDTW和SVM,表明SVM模型能充分利用时间序列挖掘的信息,验证了SparkDTW+SVM在海表面温度预测的有效性。  相似文献   
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