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2000—2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析
被引量:
36
1
作者
彭飞
范闻捷
+1 位作者
徐希孺
刘星
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期563-572,共10页
以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间...
以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系。结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势。对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关。
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关键词
呼伦贝尔草原
像元二分模型
植被覆盖度(FVC)
时间序列
气象因子
植被时序变化点检测算法
相关性
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职称材料
基于遗传算法的水文时间序列变点分析方法
被引量:
24
2
作者
金菊良
魏一鸣
丁晶
《地理科学》
CSCD
北大核心
2005年第6期720-723,共4页
为处理常规变点分析方法计算复杂、识别全部变点困难等问题,提出了用遗传算法进行水文时间序列多变点分析的一套新方法(AGA-CPAM)。实例计算的结果说明,AGA-CPAM用于水文时间序列多变点诊断简便、可行和有效,在各种非线性时间序列灾变...
为处理常规变点分析方法计算复杂、识别全部变点困难等问题,提出了用遗传算法进行水文时间序列多变点分析的一套新方法(AGA-CPAM)。实例计算的结果说明,AGA-CPAM用于水文时间序列多变点诊断简便、可行和有效,在各种非线性时间序列灾变分析中具有推广实用价值。
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关键词
水文时间序列
变化趋势
变点分析
遗传算法
复杂系统
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职称材料
面向异常检测的时间序列树突状细胞算法
被引量:
5
3
作者
田玉玲
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期144-150,共7页
针对树突状细胞算法中信号及参数的定义存在高度随机性,导致检测率较低的问题,提出了一种时间序列数据的异常检测树突状细胞算法.采用多维数据流相关性分析和变化点检测方法对抗原进行检测,遴选出能够反映突变状态的关键点数据作为异常...
针对树突状细胞算法中信号及参数的定义存在高度随机性,导致检测率较低的问题,提出了一种时间序列数据的异常检测树突状细胞算法.采用多维数据流相关性分析和变化点检测方法对抗原进行检测,遴选出能够反映突变状态的关键点数据作为异常活动候选解;基于变化点子空间追踪算法提取特征集,准确地获取及分类各种输入信号子空间;在算法的上下文评估中加入动态迁移阈值的概念,累积一定窗口时间内的抗原评估,有效地减少了误判率.通过仿真实验证明该算法能够利用更少的存储空间和计算资源,有效地提高异常检测的检测率与准确率,具有更高的稳定性.
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关键词
树突状细胞算法
异常检测
时间序列
信号处理
子空间追踪
变化点检测
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职称材料
多维时间序列突变点检测方法研究
被引量:
4
4
作者
刘杨
梁忠民
+2 位作者
罗序义
胡义明
姚轶
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2022年第5期65-72,共8页
水文系列的变异性检验是非一致性水文频率分析过程中的重要环节,其中跳跃性变异是非一致性的重要表现形式,准确识别突变点对认识水文过程发生的变化及开展实际水文水资源工作具有重要意义。对于多维时间序列而言,可能会出现各单维变点...
水文系列的变异性检验是非一致性水文频率分析过程中的重要环节,其中跳跃性变异是非一致性的重要表现形式,准确识别突变点对认识水文过程发生的变化及开展实际水文水资源工作具有重要意义。对于多维时间序列而言,可能会出现各单维变点不统一的情况,为此,将启发式分割算法(BG算法)与线性加权综合统计量结合,应用于多维水文时间序列的变异点检测,通过综合各维度的统计结果,确定最终的突变点。统计试验结果表明:该法有利于排除多维系统中虚假突变点或弱突变点的干扰,得到更为合理的检测结果。对汉江黄龙滩入库洪水极值系列变异性检测的应用结果表明,洪峰和最大7 d洪量的单变量检测突变点分别为1990年和1985年,通过综合统计量判定最终的突变点为1985年,为解决多维水文时间序列突变点的统一检测问题提供参考。
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关键词
非一致性
突变点检测
多维时间序列
启发式分割算法
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职称材料
一种基于随机交叠策略的多突变点在线检测方法
被引量:
1
5
作者
朱俊俊
齐金鹏
+2 位作者
钟金美
任晴
曹一彤
《电子科技》
2022年第12期1-9,共9页
传统的突变点检测方法多以离线为主,无法对大规模的时序数据进行在线检测。针对这一问题,文中基于缓冲区模型和滑动窗口随机交叠策略,提出一种多突变点在线检测方法。该方法以TSTKS算法和滑动窗口模型为基础,通过缓冲区模型实时接收在...
传统的突变点检测方法多以离线为主,无法对大规模的时序数据进行在线检测。针对这一问题,文中基于缓冲区模型和滑动窗口随机交叠策略,提出一种多突变点在线检测方法。该方法以TSTKS算法和滑动窗口模型为基础,通过缓冲区模型实时接收在线时序数据流,并将数据转移到数据接收器中;随后,在数据接收器中使用滑动窗口随机交叠策略对数据流进行切分;最后,在子数据流中用TSTKS算法对数据进行多突变点在线检测。仿真数据和癫痫病人的肌电数据等实验结果表明,文中所提方法具有时耗较短、准确率较高等优点,可作为大规模时序数据流的在线分析备选方案。
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关键词
突变点检测
交叠理论
缓冲区
在线算法
滑动窗口
时序数据
大数据分析
多路搜索树
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职称材料
采用密度比估计的多窗口变点检测方法
6
作者
张曼
崔文泉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期84-93,共10页
针对基于密度比估计的时间序列变点检测方法受时间窗窗宽限制,识别变点类型单一的问题,利用和发展动态多重过滤算法MFA(multiple filtering algorithm),提出一种多窗口变点检测方法 mDRCPD(multiple window density-ratio change point ...
针对基于密度比估计的时间序列变点检测方法受时间窗窗宽限制,识别变点类型单一的问题,利用和发展动态多重过滤算法MFA(multiple filtering algorithm),提出一种多窗口变点检测方法 mDRCPD(multiple window density-ratio change point detection)。将处理后的时间序列按多个时间窗进行适当划分,通过比较相邻时间窗数据的分布差异来识别变点,采用基于密度比估计的相对皮尔逊散度来度量不同时间窗数据分布的差异性;固定窗宽下寻找变点集,并按照MFA方法集成各变点集。模拟实验和实证分析表明,与基于密度比的单窗口变点检测方法相比,mDRCPD方法在多变点时间序列变点检测中绝对误差、召回率、F1得分等指标均有改善。将mDRCPD方法应用到COVID-19的传播进程分析中,通过对传播率的分段建模来刻画疫情的阶段性特点,评估国家政策在降低疫情传播速度上的效果。
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关键词
时间序列
变点检测
密度比估计
COVID-19
多窗口
多重过滤算法
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职称材料
题名
2000—2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析
被引量:
36
1
作者
彭飞
范闻捷
徐希孺
刘星
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
安徽理工大学测绘学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期563-572,共10页
基金
863计划(2012AA12A304)
国家重点基础研究发展计划(2013CB733402)资助
文摘
以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系。结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势。对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关。
关键词
呼伦贝尔草原
像元二分模型
植被覆盖度(FVC)
时间序列
气象因子
植被时序变化点检测算法
相关性
Keywords
Hulunbuir Steppe
pixel decomposition model
vegetation
coverage (FVC)
time
-
series
climatic factors
changed points checking algorithm of vegetation time series
correlation
分类号
Q948 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
基于遗传算法的水文时间序列变点分析方法
被引量:
24
2
作者
金菊良
魏一鸣
丁晶
机构
合肥工业大学土木建筑工程学院
中国科学院科技政策与管理科学研究所
四川大学水电学院
出处
《地理科学》
CSCD
北大核心
2005年第6期720-723,共4页
基金
教育部优秀青年教师资助计划[教人司(2002)350]
安徽省优秀青年科技基金
+3 种基金
安徽省自然科学基金(01045102
01045409)
国家自然科学基金(70425001
70471090)项目资助
文摘
为处理常规变点分析方法计算复杂、识别全部变点困难等问题,提出了用遗传算法进行水文时间序列多变点分析的一套新方法(AGA-CPAM)。实例计算的结果说明,AGA-CPAM用于水文时间序列多变点诊断简便、可行和有效,在各种非线性时间序列灾变分析中具有推广实用价值。
关键词
水文时间序列
变化趋势
变点分析
遗传算法
复杂系统
Keywords
hydrological
time
series
change trend
change-point analysis
genetic
algorithm
complex system
分类号
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
P343 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
面向异常检测的时间序列树突状细胞算法
被引量:
5
3
作者
田玉玲
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期144-150,共7页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(50335030)
山西省基金资助项目(2013011018-1)
文摘
针对树突状细胞算法中信号及参数的定义存在高度随机性,导致检测率较低的问题,提出了一种时间序列数据的异常检测树突状细胞算法.采用多维数据流相关性分析和变化点检测方法对抗原进行检测,遴选出能够反映突变状态的关键点数据作为异常活动候选解;基于变化点子空间追踪算法提取特征集,准确地获取及分类各种输入信号子空间;在算法的上下文评估中加入动态迁移阈值的概念,累积一定窗口时间内的抗原评估,有效地减少了误判率.通过仿真实验证明该算法能够利用更少的存储空间和计算资源,有效地提高异常检测的检测率与准确率,具有更高的稳定性.
关键词
树突状细胞算法
异常检测
时间序列
信号处理
子空间追踪
变化点检测
Keywords
dendritic cell
algorithm
anomaly detection
time
series
signal processing
subspace tracker
change point detecting
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
多维时间序列突变点检测方法研究
被引量:
4
4
作者
刘杨
梁忠民
罗序义
胡义明
姚轶
机构
河海大学水文水资源学院
出处
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2022年第5期65-72,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51709073)
中央高校基本科研费专项资金(2019B03214)。
文摘
水文系列的变异性检验是非一致性水文频率分析过程中的重要环节,其中跳跃性变异是非一致性的重要表现形式,准确识别突变点对认识水文过程发生的变化及开展实际水文水资源工作具有重要意义。对于多维时间序列而言,可能会出现各单维变点不统一的情况,为此,将启发式分割算法(BG算法)与线性加权综合统计量结合,应用于多维水文时间序列的变异点检测,通过综合各维度的统计结果,确定最终的突变点。统计试验结果表明:该法有利于排除多维系统中虚假突变点或弱突变点的干扰,得到更为合理的检测结果。对汉江黄龙滩入库洪水极值系列变异性检测的应用结果表明,洪峰和最大7 d洪量的单变量检测突变点分别为1990年和1985年,通过综合统计量判定最终的突变点为1985年,为解决多维水文时间序列突变点的统一检测问题提供参考。
关键词
非一致性
突变点检测
多维时间序列
启发式分割算法
Keywords
inconsistency
change point detection
multidimensional
time
series
heuristic segmentation
algorithm
分类号
P467 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
一种基于随机交叠策略的多突变点在线检测方法
被引量:
1
5
作者
朱俊俊
齐金鹏
钟金美
任晴
曹一彤
机构
东华大学信息科学与技术学院
出处
《电子科技》
2022年第12期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金(61305081,61104154)
上海市自然科学基金(16ZR1401300,16ZR1401200)。
文摘
传统的突变点检测方法多以离线为主,无法对大规模的时序数据进行在线检测。针对这一问题,文中基于缓冲区模型和滑动窗口随机交叠策略,提出一种多突变点在线检测方法。该方法以TSTKS算法和滑动窗口模型为基础,通过缓冲区模型实时接收在线时序数据流,并将数据转移到数据接收器中;随后,在数据接收器中使用滑动窗口随机交叠策略对数据流进行切分;最后,在子数据流中用TSTKS算法对数据进行多突变点在线检测。仿真数据和癫痫病人的肌电数据等实验结果表明,文中所提方法具有时耗较短、准确率较高等优点,可作为大规模时序数据流的在线分析备选方案。
关键词
突变点检测
交叠理论
缓冲区
在线算法
滑动窗口
时序数据
大数据分析
多路搜索树
Keywords
multiple change
points
detection
overlapping theory
the buffer
online
algorithm
sliding window
time
series
data
big data analysis
ternary search tree
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TN99 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
采用密度比估计的多窗口变点检测方法
6
作者
张曼
崔文泉
机构
中国科学技术大学管理学院统计与金融系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期84-93,共10页
基金
国家自然科学基金(71873128)。
文摘
针对基于密度比估计的时间序列变点检测方法受时间窗窗宽限制,识别变点类型单一的问题,利用和发展动态多重过滤算法MFA(multiple filtering algorithm),提出一种多窗口变点检测方法 mDRCPD(multiple window density-ratio change point detection)。将处理后的时间序列按多个时间窗进行适当划分,通过比较相邻时间窗数据的分布差异来识别变点,采用基于密度比估计的相对皮尔逊散度来度量不同时间窗数据分布的差异性;固定窗宽下寻找变点集,并按照MFA方法集成各变点集。模拟实验和实证分析表明,与基于密度比的单窗口变点检测方法相比,mDRCPD方法在多变点时间序列变点检测中绝对误差、召回率、F1得分等指标均有改善。将mDRCPD方法应用到COVID-19的传播进程分析中,通过对传播率的分段建模来刻画疫情的阶段性特点,评估国家政策在降低疫情传播速度上的效果。
关键词
时间序列
变点检测
密度比估计
COVID-19
多窗口
多重过滤算法
Keywords
time
series
change point detection
density ratio estimation
COVID-19
multiple windows
multiple filtering
algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2000—2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析
彭飞
范闻捷
徐希孺
刘星
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
36
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职称材料
2
基于遗传算法的水文时间序列变点分析方法
金菊良
魏一鸣
丁晶
《地理科学》
CSCD
北大核心
2005
24
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职称材料
3
面向异常检测的时间序列树突状细胞算法
田玉玲
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
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职称材料
4
多维时间序列突变点检测方法研究
刘杨
梁忠民
罗序义
胡义明
姚轶
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
5
一种基于随机交叠策略的多突变点在线检测方法
朱俊俊
齐金鹏
钟金美
任晴
曹一彤
《电子科技》
2022
1
下载PDF
职称材料
6
采用密度比估计的多窗口变点检测方法
张曼
崔文泉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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