[发明专利]基于形态与混合梯度的动态时间弯曲度量水稻物候期多元气象数据相似性方法在审
| 申请号： | 201810498045.4 | 申请日： | 2018-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN110503287A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 姜海燕;杨乐 | 申请（专利权）人： | 南京农业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210095 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多变量水稻气象序列在关键物候期进行相似性分析的方法，属于农业气象数据挖掘领域。针对气象序列中的温度极大极小异常值、突变降雨量等造成的序列波峰波谷错误匹配问题以及物候期长短不一致导致的线性漂移问题，引入了动态时间弯曲算法，增加形态与混合梯度的设计，从而提升了度量的准确性和简便性，同时强调了气象数据变化趋势以及异常值对作物影响。具体步骤为：根据水稻物候期数据切分气象序列；气象序列一阶导数二阶导数计算；基于形态常量因子与动态形态惩罚函数的原始序列以及各级梯度序列的距离打分；加权混合原始序列与各级梯度的距离；加权各气象变量序列距离组成多元气象序列之间距离；根据距离度量打分进行排序。 | ||
| 搜索关键词： | 气象 物候期 原始序列 加权 农业气象 二阶导数计算 常量 漂移 相似性分析 水稻 变化趋势 变量序列 波峰波谷 惩罚函数 混合梯度 距离度量 匹配问题 气象数据 时间弯曲 数据挖掘 梯度序列 一阶导数 作物影响 不一致 多变量 简便性 度量 算法 排序 突变 引入 | ||
【主权项】：
1.基于形态与混合梯度的动态时间弯曲度量水稻物候期多元气象数据相似性方法/n主要包括以下步骤：/n1)指定地区气象数据与该地区指定品种的物候期日期数据准备/n2)根据作物物候期的划分气象序列数据/n3)基于形态与混合梯度DTW度量目标样本间的相似性/n4)根据相似性度量距离打分进行排序。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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