基于语义相似的水文时间序列相似性挖掘——以太湖流域大浦口站水位数据为例

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利用数据挖掘技术从长期观测的数据序列中发现蕴藏的规律是当前研究热点之一。相似性挖掘是时间序列挖掘的基础,提出一种基于语义相似的水文时间序列相似性查询方法。首先利用小波变换将时间序列进行平滑处理,在此基础上进行极值点分段并符号化,每个符号代表一种语义模式,从而选取语义相似的子序列作为候选集,再将候选集中子序列通过动态时间弯曲距离进行精确匹配从而得到相似子序列(以太湖流域大浦口站水位数据为例),实验证明,该方法能够在大幅度降低时间复杂度的基础上较准确地查找出相似子序列。
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