基于嵌入式索引的水文时间序列相似性搜索模型
本文关键词：基于嵌入式索引的水文时间序列相似性搜索模型
【摘要】：相似模式挖掘已成为水文领域一个重要研究方向。对水文数据的相似性挖掘,有利于掌握水文数据变化规律和趋势,为洪水预报、防洪调度提供支持,是具有重要意义的工作。为此,在引入时间序列嵌入索引的基础上,结合水文时间序列的特点提出水文时间序列的快速搜索方法。该方法通过序列分割、聚类和参考集训练从原始序列中获取参考序列集,在此基础上通过索引计算方法,将相似性搜索过程映射到欧氏向量空间的搜索,从而提高了搜索效率。
【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;
【关键词】： 相似性分析 时间序列分割 聚类 嵌入索引
【基金】：水利部公益性行业科研专项经费项目(201501022)
【分类号】：P333
【正文快照】： 1引言在水文领域,水文时间数据挖掘(Hydrological TimeSeries Data Mining)是指是从海量的,多噪声、随机的水文时序数据库中,提取隐含其中有用的水文信息和知识的过程[1]。基于嵌入式索引的子序列相似性搜索[2](EBSM)是一种子序列匹配的近似算法,核心思想是利用嵌入索引[3]把
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，本文编号：885784
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