衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列相似性度量方法研究.pdf

1、當(dāng)前，通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)πl(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，支撐衛(wèi)星測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)判讀、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和異常檢測(cè)、故障診斷和預(yù)測(cè)等，是航天領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和挑戰(zhàn)問(wèn)題。然而，現(xiàn)有針對(duì)衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)的分析方法普遍建立在歐氏距離的基礎(chǔ)上，而采用歐氏距離進(jìn)行數(shù)據(jù)的相似性度量存在諸多的局限性，如：無(wú)法消除參數(shù)間強(qiáng)相關(guān)性的影響、難以實(shí)現(xiàn)異步度量等，因此，針對(duì)衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)分析中相似性度量方法的不足，本文開(kāi)展面向衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列相似性度量方法研究。
　　首先，

2、針對(duì)在衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)分析中采用歐式距離進(jìn)行時(shí)間序列之間相似性度量，存在不能消除參量之間的相關(guān)性影響以及難以實(shí)現(xiàn)異步度量等不足，研究能夠彌補(bǔ)現(xiàn)存局限的時(shí)間序列相似性度量方法，并采用與衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)特性相近的公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，從而選取適用于單維和多維時(shí)間序列的候選時(shí)間序列相似性度量方法。
　　其次，為了驗(yàn)證候選時(shí)間序列相似性度量方法針對(duì)衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)的有效性，將度量方法應(yīng)用至基于層次聚類和K近鄰（KNN）分類的異常檢測(cè)方法中，在實(shí)現(xiàn)衛(wèi)

3、星遙測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的同時(shí)，驗(yàn)證了基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）距離的異常檢測(cè)方法能夠識(shí)別差異性更小的序列異常模式。
　　最后，設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘算法動(dòng)態(tài)加載的數(shù)據(jù)挖掘軟件平臺(tái)，應(yīng)用Matlab與 C語(yǔ)言混合編程技術(shù)并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘軟件平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)接口規(guī)范，完成相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)的開(kāi)發(fā)與封裝，完成時(shí)間序列相似性度量方法的軟件應(yīng)用。
　　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明，應(yīng)用針對(duì)衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)更為有效的相似性度量方法，能夠有效提升基于層次聚類和KNN