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公开(公告)号：CN110503287A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201810498045.4
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 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。
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