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

• 作者: 万定生 余达征 朱跃龙 李薇 梅青 王咏梅
• 来源期刊: 水文
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文时间序列 数据挖掘 语义相似 动态时间弯曲距离 小波变换
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 35-40
• 分类号: P333.9
• 字数: 3605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0852.2011.01.008

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱跃龙	河海大学计算机及信息工程学院	83	627	13.0	21.0
2	万定生	河海大学计算机及信息工程学院	87	634	15.0	20.0
3	余达征		6	33	3.0	5.0
4	梅青		13	73	5.0	8.0
5	李薇		9	108	5.0	9.0
6	王咏梅	河海大学计算机及信息工程学院	1	8	1.0	1.0