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本文在分析基于日平均水文要素时间序列数据相似性分析的基础上,提出基于水文要素摘录数据的相似性分析优点和存在问题,引入动态时间弯曲距离算法(DTW)解决水文要素摘录数据时序间距不一致,时常不一致的问题,并根据水文时间序列数据周期性起伏变化频繁的特征,基于最长公共子串,对DTW算法进行优化改进,从而提高相似性匹配精度。以汉口(武汉关)水文站洪水水文要素摘录水位过程数据为例,基于优化后的算法,进行相似性应用分析。应用分析表明,优化后的DTW算法能够较好的解决水文时间序列数据的相似性匹配问题,且提高了精度。