發(fā)布時(shí)間：2021-08-07 15:31

　　我國(guó)海洋面積廣闊，蘊(yùn)藏著巨大的可開發(fā)資源，在對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、乃至全球事業(yè)的推進(jìn)中占據(jù)著非常重要的地位。但是，隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，氣候變化頻繁，導(dǎo)致全球海洋酸化、海平面上升，海洋災(zāi)害頻發(fā)。而由于我國(guó)所處的特殊地理位置，極易受極端天氣和海洋過程的影響，如風(fēng)暴潮、巨浪等。風(fēng)暴潮導(dǎo)致海平面異常升高易使海域水位猛漲，海水浸溢內(nèi)陸形成災(zāi)害。因此，在已有的寶貴歷史資料上，運(yùn)用科學(xué)的計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)這一自然災(zāi)害進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，制定出合理、有效的方案，對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)建設(shè)、災(zāi)情評(píng)估及政府部門制定輔助決策方案有著重要的意義。本文在研究輔助決策災(zāi)害等級(jí)劃分時(shí)，把時(shí)間序列相似性匹配的概念及算法應(yīng)用在風(fēng)暴潮輔助決策系統(tǒng)中，并結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)，提出一種新的適合風(fēng)暴潮數(shù)據(jù)序列的時(shí)間序列相似匹配算法。主要研究?jī)?nèi)容如下：（1）時(shí)間序列相似匹配的距離度量模型。距離度量是相似匹配算法的關(guān)鍵，在定義風(fēng)暴潮時(shí)間序列、風(fēng)暴潮輔助決策、風(fēng)暴潮時(shí)間序列相似性基礎(chǔ)上，提出了風(fēng)暴潮時(shí)間序列相似匹配的距離度量模型；（2）降維方法的選取。根據(jù)風(fēng)暴潮數(shù)據(jù)海量性特點(diǎn)，在分析國(guó)內(nèi)外專家針對(duì)各自領(lǐng)域提出的降維方法基礎(chǔ)上，結(jié)合風(fēng)暴潮災(zāi)害數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出基于斜率... 

【文章來源】：上海海洋大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 風(fēng)暴潮災(zāi)害
        1.1.2 國(guó)內(nèi)外風(fēng)暴潮災(zāi)害研究現(xiàn)狀
        1.1.3 輔助決策系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.2 時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究方法
        1.2.1 趨勢(shì)分析
        1.2.2 時(shí)間序列相似分析
        1.2.3 序列模式
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 文章結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 時(shí)間序列相似匹配及輔助決策系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)
    2.1 時(shí)間序列相似性匹配算法研究現(xiàn)狀
    2.2 時(shí)間序列相似匹配距離度量函數(shù)
        2.2.1 歐氏距離
        2.2.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離
        2.2.3 最長(zhǎng)公共子序列距離
    2.3 輔助決策支持系統(tǒng)
        2.3.1 決策支持系統(tǒng)概述
        2.3.2 決策支持系統(tǒng)研究方法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 一種適用風(fēng)暴潮輔助決策的時(shí)間序列相似匹配算法
    3.1 時(shí)序相似匹配在風(fēng)暴潮輔助決策中的應(yīng)用
    3.2 風(fēng)暴潮數(shù)據(jù)相關(guān)定義
        3.2.1 定義風(fēng)暴潮輔助決策
        3.2.2 定義風(fēng)暴潮序列
        3.2.3 風(fēng)暴潮序列相似性定義
    3.3 相似匹配算法
        3.3.1 基于斜率分段過濾算法
        3.3.2 相似匹配算法描述
    3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)處理
        3.4.2 應(yīng)用實(shí)例及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 風(fēng)暴潮輔助決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    4.1 風(fēng)暴潮輔助決策災(zāi)害等級(jí)劃分子系統(tǒng)
    4.2 風(fēng)暴潮輔助決策系統(tǒng)
        4.2.1 基于企業(yè)服務(wù)總線技術(shù)的風(fēng)暴潮輔助決策系統(tǒng)
        4.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        4.2.3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]海域使用管理輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 黃冬梅,于慶梅,何盛琪,裴軍鋒,袁小華.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2010(12)
[2]錢塘江風(fēng)暴潮預(yù)報(bào)系統(tǒng)研制[J]. 宋立松,謝亞力,王挺,于普兵.  水電能源科學(xué). 2010(08)
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博士論文
[1]時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在水質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 王勇.廣東工業(yè)大學(xué) 2005
[2]時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 張保穩(wěn).西北工業(yè)大學(xué) 2002

碩士論文
[1]基于小波變換的時(shí)間序列挖掘研究[D]. 田政雄.天津大學(xué) 2008
[2]基于時(shí)間序列相似性的數(shù)據(jù)挖掘方法研究[D]. 張軍.東南大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3328057