(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111620749.2 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 四创科技有限公司 地址 350000 福建省福州市晋安区新店镇 秀山路245号 4号楼6层6 08单元 (72)发明人 单森华　戴诗琪　徐能通　林永清　 吴闽帆　吴弘毅　 (74)专利代理 机构 福州市博深专利事务所(普 通合伙) 35214 代理人 林振杰 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 16/9537(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于相似性分析的水华灾害预警方法 及终端 (57)摘要 本发明公开了一种基于相似性分析的水华 灾害预警方法及终端， 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、 气象数据和水质数据计算得到空间 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。 本发明通过计算环 境的空间相似性 和时间相似性， 并得到藻类情况的后续趋势等 级。 权利要求书5页 说明书10页 附图1页 CN 114254836 A 2022.03.29 CN 114254836 A 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， ωm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(xm,ym) 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， k<n； 单个要素在两个时间序列中的距离d(xm,ym)根据下式计算：权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114254836 A 2式中lk为xm和ym中对齐点的距离： 式中， i， j分别为两个序列中的索引号， lZ为第Z个对齐点的距离； 具有约束条件： {xmn',…,xmn”}∈xm， 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： lz‑1＝(xmn',ymk')； 则下一个对齐点： lz＝(xmn,ymk)； 需满足条件： n ‑n'≤1且k ‑k'≤1， n‑n'≥0且k ‑k'≥0。 4.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S2具体包括： 采用下式计算时间a和时间b的空间相似度s_spatiala,b： 式中， s_numa,b为时间a和时间b的空间分布的数值相似度， s_trenda,b为时间a和时间b 的空间分布的趋势相似度， ωnum和ωtrend分别为数值相似度和趋势相似度的权 重； 其中， 对于数值相似度s_numa,b， 根据下式进行计算： 式中， 其中x代表藻细胞浓度， 即xai表示时间a采样点i的藻细胞浓度， xbi表示时间b采样 点i的藻细胞浓度， stdxi为采样点i在所有历史 时间上的藻细胞浓度的标准差， ωi代表采样 点i的权重， 采用下式进行计算： 式中， ωi代表采样 点i的权重， N代表采样点总个数， R代表划分子区域个数， Ri代表采样 点i所属子区域的采样点个数； 对于趋势相似度s_t renda,b， 根据下式进行计算： 式中， rai表示时间a采样点i的藻细胞浓度在所有采样点中的名次， rbi表示时间b采样点 i的藻细胞浓度在所有采样点中的名次， stdri为采样点i在所有历史时间上的藻细胞浓度排权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114254836 A 3