[发明专利]一种基于相似性分析的水华灾害预警方法及终端

权利要求书

1.一种基于相似性分析的水华灾害预警方法，其特征在于，包括步骤：

步骤S1、获取藻类数据、气象数据和水质数据，并对藻类数据、气象数据和水质数据进行预处理形成同样时间频率的标准时间序列；

步骤S2、根据标准时间序列的藻类数据计算得到空间分布相似度；

步骤S3、根据标准时间序列的藻类数据、气象数据和水质数据计算得到环境条件相似性；

步骤S4、根据环境条件相似性筛选环境条件相似时间段，根据空间分布相似度筛选空间分布相似时间点，并根据所述环境条件相似时间段和所述空间分布相似时间点计算得到最后的后续趋势等级。

2.根据权利要求1所述的一种基于相似性分析的水华灾害预警方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

步骤S31、利用皮尔逊相关系数计算所有气象、水质要素和藻类变化相关的相关性；

步骤S32、取相关性绝对值大于设定值的要素作为和藻类变化相关的关键要素；

步骤S33、根据和藻类变化相关的关键要素计算环境条件相似性。

3.根据权利要求2所述的一种基于相似性分析的水华灾害预警方法，其特征在于，所述步骤S31具体包括：

针对时间序列数据，利用皮尔逊相关系数筛选和藻类变化相关的关键要素，计算公式如下：

式中，ρ代表相关性，A、B分别代表藻类的时间序列和单个气象或水质要素的时间序列，cov代表协方差，std代表标准差；

所述步骤S33具体包括：

根据下式计算环境条件相似度：

式中，ω_m为要素权重，根据要素的相关性得到，相关性越大的要素权重越高，d(x_m,y_m)为单个要素在两个时间序列中的距离，Y为时间a的多个要素序列，X为时间b的多个要素序列：

式中，m为主要要素，所以Y和X中m相等，k,n为时间长度，kn；

单个要素在两个时间序列中的距离d(x_m,y_m)根据下式计算：

式中l_k为x_m和y_m中对齐点的距离：

式中，i，j分别为两个序列中的索引号，l_Z为第Z个对齐点的距离；

具有约束条件：

{x_mn',…,x_mn”}∈x_m，n”-n'＝[k-2，k+2]；

式中，n’为截取的起始位置，n”为截取的终止位置，若：

l_z-1＝(x_mn',y_mk')；

则下一个对齐点：

l_z＝(x_mn,y_mk)；

需满足条件：n-n'≤1且k-k'≤1，n-n'≥0且k-k'≥0。