水文時(shí)間序列趨勢分析的研究與應(yīng)用.pdf

1、時(shí)間序列的數(shù)據(jù)挖掘研究探討從大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價(jià)值信息的算法及實(shí)現(xiàn)技術(shù)，研究內(nèi)容包括相似性查詢、趨勢分析、周期性分析、挖掘時(shí)段模式等多方面。時(shí)間序列的趨勢分析對于研究時(shí)間序列的動態(tài)變化以及趨勢預(yù)測具有重要的意義。 水文數(shù)據(jù)庫中存在大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)水文時(shí)間序列中蘊(yùn)藏的規(guī)律，有利于掌握水文數(shù)據(jù)變化規(guī)律和趨勢，在水資源管理和水文預(yù)報(bào)方面有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在針對時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的研究過程中，結(jié)合水文專業(yè)知識，把時(shí)間序列映

2、射到趨勢序列，重點(diǎn)研究了基于特征點(diǎn)的時(shí)間序列分段，進(jìn)行線性擬合和趨勢提取，利用趨勢序列來表達(dá)時(shí)間序列中的趨勢信息。 本文的研究工作包括： (1)對水文時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、異常值的剔除、缺失值的填補(bǔ)并分析了預(yù)處理對趨勢分析的影響； (2)給出了基于特征點(diǎn)的時(shí)間序列分段算法，并對分段序列進(jìn)行線性擬合和誤差分析，該方法不受噪聲的影響并具有很好的數(shù)據(jù)壓縮能力； (3)闡述了趨勢序列、趨勢