[发明专利]一种水文时间序列的异步周期模式挖掘方法

说明书

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大意义。

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(4)：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，朱元甡.基于MEM1谱分析的水文时间序列隐含周期特性研究.水文，2002，22(2)：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MEM1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(4)：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1

由于地理和历史等原因，很多水文水资源监测记录往往存在数据缺失、监测历史过短等情况，因此在分析这些水文序列周期性时传统周期分析方法的往往不尽如人意。近年来数据挖掘研究领域提出的部分周期模式只要求序列上部分时间点的行为参与时序周期性，对数据完整性和序列长度等要求更宽松，能弥补传统全周期分析方法的不足。