【摘要】：在傳統(tǒng)的水文時序數(shù)據(jù)研究中,我們通常只關(guān)注單個測點的時序數(shù)據(jù),這不僅造成數(shù)據(jù)大量的冗余,還大大增加了工作的繁瑣度。本文針對時間序列數(shù)據(jù)聚類的統(tǒng)計特征和結(jié)構(gòu)特征,基于滑動窗口特征提取算法提出了改進(jìn)的K-means聚類方法,來探求水文時間序列數(shù)據(jù)是否在空間上存在某種關(guān)聯(lián),并在此基礎(chǔ)上對多水文站數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)異常檢測。
[Abstract]:In the traditional research of hydrological time series data, we usually only pay attention to the time series data of a single measuring point, which not only causes a large number of redundant data, but also greatly increases the complexity of the work. Aiming at the statistical and structural features of time series data clustering, an improved K-means clustering method based on sliding window feature extraction algorithm is proposed in this paper to explore whether there is a certain correlation between hydrological time series data in space. On this basis, the association anomaly detection of multi-hydrologic station data is carried out.
【作者單位】： 河海大學(xué);
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2492775