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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
  • ISSN号:1000-0852
  • 期刊名称:水文
  • 时间:2011
  • 页码:35-40
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河海大学计算机与信息学院,南京210098
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(编号:51079040); 水利部948项目(编号:201016)资助
  • 相关项目:基于时空序列的水文过程相似性挖掘
中文摘要:

基于交叉熵的相似度查询算法利用小波变换对数据进行预处理,通过PAA算法对数据进行降维,求得降维后的水位数据的近似概率分布情况。通过交叉熵距离来度量两个序列间的概率分布差异。以鄱阳湖星子站日水位数据为例,验证了基于交叉熵的相似度查询算法在降低时间复杂度的前提下较准确地找出给定时间段相似的水文过程。

英文摘要:

Similarity search algorithm based on cross entropy uses wavelet transform for data preprocessing and use PAA to reduce dimensionality .The approximate probability distribution of the water level data is obtained .By cross‐entropy distance ,the probability distribution of the difference between two sequences are measured .Taking Kang Hill station of Poy‐ang Lake water level data as an example ,this algorithm verifies the cross‐entropy‐based similarity search algorithm to accu‐rately identify a given period of time compared to a similar hydrological processes under the premise of reducing the time com‐plexity .

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期刊论文 17 会议论文 8 专利 12
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期刊信息
  • 《水文》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国水利部
  • 主办单位:水利部水利局
  • 主编:邓坚
  • 地址:北京市白广路二条2号
  • 邮编:100053
  • 邮箱:J.hyd@mwr.gov.cn
  • 电话:010-63203599
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0852
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1814/P
  • 邮发代号:2-430
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10092