[发明专利]一种基于spark框架的海面温度预测方法有效
| 申请号： | 201810898056.1 | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN109190800B | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 黄冬梅;贺琪;查铖;宋巍;郑小罗;梅海彬 | 申请（专利权）人： | 上海海洋大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 周兵 |
| 地址： | 201306 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于spark框架的海面温度预测方法，包括如下步骤：在spark框架下启动动态时间归整DTW算法，并从分布式文件系统中将数据载入到Spark集群，完成数据的预处理；将完成预处理的数据collect到本地生成类比模式和参考模式；在Spark框架下，调用Spark的工作集群，计算类比模式与参考模式的动态时间归整距离DTW；按动态时间归整DTW距离的大小排序后，取出前k个类比模式作为训练集，训练一个具有预测能力的模型；将参考模式作为预测模型的输入得到输出结果，再对输出结果进行反归一化处理得到最终预测结果。本发明通过历史海面温度时间序列数据预测出未来五天内的海面温度，有效克服了现有海面温度预报中预报效率和预报精度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 spark 框架 海面 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于spark框架的海面温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在spark框架下启动动态时间归整DTW算法，并从分布式文件系统中将数据载入到Spark集群，完成数据的预处理；(2)将完成预处理的数据collect到本地生成类比模式和参考模式；(3)在Spark框架下，调用Spark的工作集群，计算类比模式与参考模式的动态时间归整距离DTW；(4)按动态时间归整DTW距离的大小排序后，取出前k个类比模式作为训练集，训练一个具有预测能力的模型；(5)将参考模式作为预测模型的输入得到输出结果，再对输出结果进行反归一化处理得到最终预测结果。
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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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