专利名称：一种水文时间序列的异步周期模式挖掘方法
技术领域：
本发明涉及一种时间序列的周期模式挖掘方法，尤其涉及一种水文时间序列的异步周期模式挖掘方法。
背景技术：
水文时间序列是指人们在江河湖海对水位、流量、流速和含沙量等水文变量进行观测，得到的以时间为自变量的一系列观测值。水文时间序列周期分析是从大量的历史水文数据中发现水文变量周期性，帮助预测未来年或月的水文变量的周期性，未雨绸缪，更好地保障人民的生命财产安全。水文变量周期性对旱涝趋势预测和水利工程规划设计具有重Jk 眉、ο
在水文领域，从最初的离散周期图、方差周期图和方差分析过渡到频谱分析，再到小波分析，基于数值型水文时间序列全周期模式的周期分析方法已经得到了广泛关注。 2005年，徐等[徐海量，叶茂，宋郁东.塔里木河流域水资源变化的周期性分析与预测.干旱区研究，2005，22 ) =454-457.]利用塔里木河源流区10个水文站1957年 2003年的径流量资料，通过时间序列简单分波周期分析外推法计算了塔里木河上游三源流出山口径流量的水文周期，并根据组间差异与组内差异最大原则，得出塔里木河三源流的水文周期为17年。2002年王等[王栋，朱元牲.基于MEMl谱分析的水文时间序列隐含周期特性研究.水文，2002,22 ) :19 23.]以黄河花园口测站年径流、月径流序列与年最大洪峰流量序列隐含周期特性的识别、判定为例，探讨了建立在最大熵谱原理基础上的MEMl谱分析在水文时间序列隐含周期特性中的应用。2005年，易等人[易淑珍，王钊.水文时间序列周期分析方法探讨.水文，2005,25 ) :26-29.]以分析广东省降水周期变化规律为例，探讨最大熵谱分析在提取水文时间序列主次周期上以及小波变换方法在分析水文时间序列的多时间尺度演变规律上的应用，得出了广东省降水过程主要存在的周期特性和旱涝变化趋势。最大熵谱法虽然在频域对整体的周期分析方面有一定实用性，但不能客观、全面地反映水文现象局部的多时间尺度特征，具有一定的局限性；而小波变换方法在时频域虽然具有良好的局部性特征，但是需要较长资料序列支持。2007年赵[赵利红.水文时间序列周期分析方法的研究.河海大学硕士学位论文，2007.]对常见水文周期分析方法进行对比分析，其实验结果表明这些传统方法对数据分布、完整性和序列长度要求严格，下表1给出了传统周期分析方法的优缺点。
表 权利要求
1.一种水文时间序列的异步周期模式挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤步骤A、对水文时间序列进行降维；步骤B、对降维后的水文时间序列进行离散化，生成符号序列；步骤C、首先通过给予多-事件集合特殊字符标志的方式将符号序列中的多-事件序列转化为单-事件序列，然后建立后缀树结构存储该时间序列的符号序列，最后根据字符串后缀起始时间与后缀树叶节点标号的一一对应关系通过树遍历算法获得候选模式和点序列；在后缀树遍历过程中，每次在生成候选周期模式及其点序列的过程中当前节点需要利用兄弟子树的点序列完善自身点序列信息如果兄弟节点存在该节点的复合模式，该节点则要将该复合模式点序列添加到自身点序列中；步骤D、生成有效段；步骤E、生成有效子序列，完成周期挖掘。
2.如权利要求1所述水文时间序列的异步周期模式挖掘方法，其特征在于，所述生成有效段采用以下方法首先根据模式长度确定最小周期，然后通过模式的点序列信息生成模式的各候选周期段，并在扫描点序列生成候选周期段的过程中根据模式当前位置点按照下式不断调整最大候选周期Lmax= (tn_ti)/(min_rep_l),式中，Lmax为最大候选周期，min_r印为预设的有效段最小支持度，tn为待分析序列长度、、为当前分析模式的时刻点。
3.如权利要求1或2所述水文时间序列的异步周期模式挖掘方法，其特征在于，所述对水文时间序列进行降维，具体采用分段聚集近似方法。
全文摘要
本发明公开了一种水文时间序列的异步周期模式挖掘方法。本发明方法首先对基于后缀树的部分周期模式挖掘算法进行改进，使之支持多-事件序列，从而获得候选周期模式；在生成有效段过程中，提出了一种可自适应调整候选周期的有效段生成算法，从而避免了统一周期造成周期遗漏或时空浪费。相比现有技术，本发明方法能够更加有效地发现水文时间序列中的异步周期模式。
文档编号G06F17/30GK102495883SQ201110404808
公开日2012年6月13日 申请日期2011年12月8日 优先权日2011年12月8日
发明者万定生, 冯钧, 包妮娜, 朱跃龙, 李士进, 柏屏, 高祥涛 申请人:河海大学