一种面向海洋领域的多元时间序列相似性度量方法技术

本发明专利技术涉及一种面向海洋领域的多元时间序列相似性度量方法，所述的相似性度量方法包括以下步骤：S1收集台风数据；S2对台风数据进行预处理；S3对台风数据进行描述；S4对台风数据进行相似性度量；S5输出相似台风；其中，所述的步骤S2包括筛选台风属性、补充数据，所述的步骤S3包括移动方向表示、台风时间序列表示，所述的步骤S4包括台风属性权重计算、W‑DTW距离计算、W‑DTW距离判断。其优点在于判断具有动态性、空间性、可预测性以及多属性的两个海洋时间序列是否相似；根据已发生的海洋事件来判断当前海洋事件的发展趋势；对于海洋灾害，可以为相关部门提供便捷的辅助决策，做好防护措施，减少其带来的经济损失和人员伤亡。

A method for measuring similarity of multivariate time series facing ocean domain

The present invention relates to a method of similarity measure for marine field multivariate time series similarity measure, the method comprises the following steps: collecting S1 typhoon data; S2 - treatment of typhoon data; S3 description of typhoon data of typhoon S4; data similarity measure; S5 output is similar to the typhoon; the steps of S2 include screening typhoon attributes, supplemental data, the steps of S3 include the representation of time series representation, typhoon moving direction, the step S4 attribute weight calculation, including the typhoon W DTW W DTW distance computing, distance judgment. The utility model has the advantages of judging dynamic, spatial, predictability and two ocean time series multi attributes are similar; to determine the current development trend of marine events have occurred according to the marine event; for marine disasters, can provide convenient auxiliary decision-making for relevant departments, good protective measures, reducing the economic losses and casualties.

【技术实现步骤摘要】
一种面向海洋领域的多元时间序列相似性度量方法
本专利技术涉及相似性度量
，具体地说，是一种面向海洋领域的多元时间序列相似性度量方法。
技术介绍
21世纪是海洋世纪，在面临可持续发展大课题的新时代，海洋的地位及开发价值日益为人们所重视。我国作为一个发展中的沿海国家，毋庸置疑，海洋对我国的发展也将发挥越来越重要的作用。然而，近几十年来，在促进经济发展的同时，各类海洋灾害随之而来，海洋灾害有许多类，其引发的因素也各不相同。主要有灾害性海冰、赤潮、风暴潮和海啸等等，与大气相关的灾害现象还有台风等，其中，我国是受台风影响最严重的国家之一。因此能够有效描述海洋灾害并进行灾害预报、发展趋势分析具有重要意义。台风具有动态性、空间性、可预测性等特点，动态性是指其强度在不断变化；空间性是指在不同区域其强度不同或者具有相同强度但不发生在同一个区域；可预测性是指其发生过程具有规律性。台风数据库中记载了已发生台风的发生时间、结束时间、经纬度、等级、速度、移动速度、移动方向以及压强等信息，台风数据具有多属性，需要利用多元时间序列进行研究。目前，对于台风数据的描述、定量分析还不是很完善。中国专利技术专利CN本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向海洋领域的多元时间序列相似性度量方法，其特征在于，所述的多元时间序列相似性度量方法包括以下步骤：S1：收集台风数据；S2：对台风数据进行预处理；S3：对台风数据进行描述；S4：对台风数据进行相似性度量；S5：输出相似台风；其中，所述的步骤S2包括筛选台风属性、补充数据，所述的步骤S3包括移动方向表示、台风时间序列表示，所述的步骤S4包括台风属性权重计算、W‑DTW距离计算、W‑DTW距离判断。

【技术特征摘要】
1.一种面向海洋领域的多元时间序列相似性度量方法，其特征在于，所述的多元时间序列相似性度量方法包括以下步骤：S1：收集台风数据；S2：对台风数据进行预处理；S3：对台风数据进行描述；S4：对台风数据进行相似性度量；S5：输出相似台风；其中，所述的步骤S2包括筛选台风属性、补充数据，所述的步骤S3包括移动方向表示、台风时间序列表示，所述的步骤S4包括台风属性权重计算、W-DTW距离计算、W-DTW距离判断。2.根据权利要求1所述的多元时间序列相似性度量方法，其特征在于，所述的步骤S1收集台风数据包括收集现有台风原始数据、收集数据库中台风数据。3.根据权利要求1所述的多元时间序列相似性度量方法，其特征在于，所述的步骤S2对台风原始数据进行预处理的步骤如下：S21：筛选台风属性选择需要考虑的台风属性，所属的台风属性包括强度L、风速V、移动方向MD、移动速度MV、压强P；S22：补充数据将筛选出的台风属性值为null的字段根据前后数据进行补充。4.根据权利要求1所述的多元时间序列相似性度量方法，其特征在于，所述的步骤S3对台风数据进行描述的步骤如下：S31：移动方向表示由于台风的移动方向采用十六风向图表示，对其进行数值化，即台风数据中的移动方向共有16种，用0-15表示，以正北为0，顺时针旋转，依次是1，2，……，15，对于未采用十六风向图表示的，也对其进行数值化表示；S32：台风时间序列表示设台风强度L＝[L1,L2,……,Ln]T，风速V＝[V1,V2,……,Vn]T，移动方向MD＝[MD1,MD2,……,MDn]T，移动速度MV＝[MV1,MV2,……,MVn]T，压强P＝[P1,P2,……,Pn]T，则台风时间序列A为：其中，n表示时间点数，第一行的元素表示该台风在时刻1时的强度、风速、移动方向、移动速度、压强的相关记录，依此类推，最后一行表示该台风在时刻n时的强度、风速、移动方向、移动速度、压强的相关记录。5.根据权利要求1所述的多元时间序列相似性度量方法，其特征在于，所述的步骤S4对台风数据进行相似性度量的步骤如下：S41：台风属性权重计算利用层次构造法构造判断矩阵，获取台风属性权重，其步骤如下：S411：设台风的强度、风速、移动方向、移动速度、压强的属性权重分别为W1、W2、W3、W4、W5；S412：构造判断矩阵利用层次构造法构造判断矩阵，所得矩阵如下：S413：对判断矩阵进行近似解计算S4131：计算判断矩阵各行各元素乘积Mi，计算公式为Mi＝Li×Vi×MVi×MDi×Pi(i∈[1,5])...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄冬梅，赵丹枫，郑霞，贺琪，王建，苏诚，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31