[发明专利]一种基于降雨量图的降雨相似性搜索方法在审

专利信息
申请号: 202210243705.0 申请日: 2022-03-11
公开(公告)号: CN114969416A 公开(公告)日: 2022-08-30
发明(设计)人: 余宇峰;杨永杰;万定生;朱跃龙;贺新固 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06F16/583 分类号: G06F16/583;G06F16/587;G06F16/532;G06F16/538
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 211100 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 降雨量 降雨 相似性 搜索 方法
【权利要求书】:

1.一种基于降雨量图的降雨相似性搜索方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、将查询序列和整个历史序列中每张日降雨量图划分为n×n的网格,并根据降雨量图的颜色和图例信息,分别提取每张降雨量图中各个网格的降雨量数值,从而将每一张降雨量图转换为一个降雨分布矩阵;

S2、根据查询序列的长度确定搜索结果序列长度范围,将范围内的每一个整数分别作为窗口的大小,使得各个大小的窗口滑过历史序列,得到若干子序列;

S3、使用IWDTW算法计算查询序列与S2中得到的各个子序列的距离,其中序列中任意两个元素的距离使用S-2DDTW方法度量;

S4、根据S3获得所有子序列与查询序列的距离,将所有子序列按照距离从小到大的顺序进行排序,得到距离较小的若干子序列作为搜索结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于降雨量图的降雨相似性搜索方法,其特征在于,所述步骤S1的实现过程如下:将查询序列以及历史序列中的每一张降雨量图划分为n×n的网格,统计出每个网格中各种颜色的像素点个数,再用每个颜色像素点个数乘以该像素点代表的降雨量数值大小,计算出每个网格中的降雨量数值大小,从而生成一个降雨分布矩阵。对每一幅降雨量图进行相同的操作,可以得到一个待查询的降雨分布矩阵序列和历史降雨分布矩阵序列。

3.根据权利要求1所述的一种基于降雨量图的降雨相似性搜索方法,其特征在于,所述步骤S3中的S-2DDTW算法的实现过程如下:

设有两个降雨分布矩阵A和B,它们的大小都为n行n列先得到两个降雨分布矩阵间的距离矩阵Mat(A,B):

构成的两个降雨分布矩阵距离矩阵Mat(A,B)为n行n列的矩阵,其中代表矩阵A第一行行向量与矩阵B第一行行向量之间的距离以及矩阵A第一列列向量与矩阵B第一列列向量之间的距离之和,同理,代表矩阵A第i行行向量和矩阵B第j行行向量之间的距离以及矩阵A第i行行向量和矩阵B第j行行向量之间的距离之和,两个行向量之间的距离以及两个列向量之间的距离均使用DTW距离进行表示;

得到两个降雨分布矩阵之间的距离矩阵Mat(A,B)之后,用Mat(A,B)中每条规整路径对应的累计距离最小值作为两个降雨分布矩阵之间的距离,DisWarping(Mat(A,B))为Mat(A,B)中每条规整路径对应的累计距离,取最小的累计距离作为对应距离矩阵的距离,也即降雨分布矩阵A和B之间的距离。

4.根据权利要求1所述的一种基于降雨量图的降雨相似性搜索方法,其特征在于,所述步骤S3中的IWDTW算法的具体步骤为:

假设有两条序列,序列Q={q1,q2,...,qn}和序列C={c1,c2,...,cm},它们的长度分别是n和m;首先需要构造一个大小为n*m的矩阵网格,在传统的动态时间弯曲算法中,网格中每个元素(i,j)代表qi和cj这两个点的距离d(qi,cj)乘上一个惩罚因子wij,这个惩罚因子要使得相对位置距离越远的点之间的距离越大,即wij要和|i-j|成正相关;最后,寻找一条通过此网格若干个点的弯曲路径W,使得通过路径所有格点累计距离最短;该算法可以用公式表示:

WDTW(1,1)=dw(x1,y1)

dw(xi,yj)=wrd(xi,yj)

r=|i-j|

其中,wmax表示所有权值w的最大值,一般取值为1;l表示两条序列中较长序列的长度,即l=max(n,m);g为控制函数曲率的经验常数,决定了惩罚因子随相位差r的变化速率,g的取值越小,意味着两条序列中相位差较大点匹配时的惩罚力度越小,g的取值越大,意味着两条序列中相位差较大点匹配时的惩罚力度越大;k是一个调节因子,控制着惩罚因子明显增大的时机,随着k值的不断减小,惩罚因子随着相位差有较大变化的时机在逐步提前。

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