欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:34130940
大小:284.19 KB
页数:6页
时间:2019-03-03
《基于时序挖掘的时间融合算法及在海表面温度预测中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、万方数据第13卷第5期2007年10月上海大学学报(自然科学版)JOURNALOFSHANGHAIUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)V01.13No5Oct2007文章编号:1007—2861(2007)05.0550434基于时序挖掘的时间融合算法及在海表面温度预测中的应用徐凌宇,方晓君,徐仁杰,沈立炜(上海大学计算机工程与科学学院,上海200072)摘要:使用序列挖掘的时问融合模型研究数字海洋中海表面温度(SeaSurfaceTemperature,SST)预测,对基于时序的动态ssr数据进行推测.提出基于平滑处理与支持度判断的抛物线回归摸型方法,通过对}I
2、l线拐点判
3、断方法的改进.改善抛物线回归模型在趋势预测方面存在的不足.试验证明此方法对发展趋势较为平稳的SST数据具有较好的预测效果.关键词:时序;挖掘;时间融台;海表面温度中图分类号:TP391文献标识码:ATime--FusionBasedonTime-·SeriesMiningandApplicationofSeaSurfaceTemperatureForecastXULing-yu,FANGXiao-jun,XURen-jie,SHENLi-wei(SchoolofComputerEnginee血gⅡdScience,Sharl曲iUniversity,Shanghai200072,China)
4、Abstract:Weuseatime—seriesnnningalgorithmtofusethedynmmeseasurfacetomperature(SST)datainordertopredictthefuturevaluesandthetrend.AnimprovedmethodisprotxBedthatuse8theparabolaregressionmoddtofhI℃ca吐thefutureSSTvaluesbasedonmediansmoothandathresholdlimit.Bymodificationtothejudga’lentofinflectionpoims
5、,theparabolaregressionmodelisimprovedinthetrendprediction.ExperimentsshowthattheimprovedmethodhasabettereffectOHtheforeeastoftheslowlyvaryingdynamicSSTdata.Keywords:time—series;mining;timefusion;seasurfacetemperature“数字海洋”⋯随“数字地球”理念应运而生,它通过卫星、遥感飞机、海上探测船、海底传感器等进行综合性,实时性、持续性的数据采集,把海洋物理、化学、生物、地质等基础信息装
6、进一个“超级计算系统”,使大海转变为人类开发和保护最有效的虚拟视觉模型.海表面温度”3(SeaSu缸eTemperature,SST)是影响气候的一个重要因索,海温预测在数字海洋中占有非常重要的地位,SST数据是时间序列长、空间范围广、数据量大的多源、多维、多层的数据,如图1所示.求解SST则是多源数据融合实现优势互补的过程‘“.近年来,国内外对海温预报研究的方法总体来说可概括为3类:(1)经验预报方法,例如我国国家海洋环境预报中心提出的经验预报公式”1;(2)数值预报方法,这种预报多以模式研究为主⋯’,近期啦稿日期:20074)3—27基金璜目:国家高技术研究发展计划“863”资助项目(2
7、006AA092138);国家重大科技攻关资助项目(908-03.014)5)通信作者:椽凌宇{196I一).男,教授.博士,研究方向为信息融台技术撒宇海洋E-mall:xly@shuedutit万方数据第5期徐凌宇。等:基于时序挖掘的时间融合算法及在海表面温度预测中的应用551圈1SST数据圈Flg.1SSTdatamap研究的如青岛海洋大学模式”1;(3)统计预报方法,主要有回归分析、聚类分析、主成分分析等.本研究基于序列挖掘的时间融合模型,采用抛物线回归模型预测方法,通过对曲线拐点判断方法的改进,改善抛物线回归模型在趋势预测方面存在的不足.试验证明,此方法对发展趋势较为平稳的SST数据
8、具有较好的预测效果.1时间融合预测模型1.1拐点的定义按时间次序排列的观测值的集台称为时间序列”1.如海温数据、股票数据等.在理想状态下,它们可看作由若干具有上升和下降趋势的子序列构成.连接两个不同趋势子序列的点称为拐点,按时间序列依次连接上升和下降趋势的为A类拐点,按时间序列依次连接下降和上升趋势的为B类拐点.显然,只要能判断出时间序列中的每一个拐点及它们的类别+就能确定任意一个观测值在整个时间序列波形中的
此文档下载收益归作者所有