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摘要:
储油罐液位时序数据模式发现对油田生产管理、灾害预警有重要意义,由于目前油气田领域的数据体系繁杂,并未对这些数据加以分类和标识.已有方法借助图形化工具进行人工筛选与检查,这样的方法不适用于长时间不间断生产的石油工业.面对上述问题及已有方法的不足,针对储油罐液位时序数据的特点,提出基于层叠分段与层次聚类模式发现的处理方法.将观测序列转换为离散的线性分段序列,并对各线性分段进行基于DTW(距离的无监督层次聚类,可自动发现时序模式并分配标识符标注时序序列.以储油罐液位时序数据进行实验,发现了隐含的变化模式和变化规律.方法对液位时序变化模式有很好的识别及分类能力,无需人工筛选与检查,并可根据需要,查看不同粒度的变化模式,可为时序数据模式识别,异常检测提供参考和途径.
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内容分析
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文献信息
篇名 储油罐液位时序数据模式发现
来源期刊 重庆大学学报 学科 工学
关键词 层叠线性分段 形态相似度量 时间序列分析 模式发现
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 88-99
页数 12页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11835/j.issn.1000-582X.2020.03.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文必龙 东北石油大学计算机与信息技术学院 37 124 7.0 8.0
2 马强 东北石油大学计算机与信息技术学院 8 8 2.0 2.0
3 李菲 东北石油大学计算机与信息技术学院 3 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
层叠线性分段
形态相似度量
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研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
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