地震前兆数据时序模式库构建及存储检索方法研究

摘要

为了更好地利用从海量地震前兆中挖掘发现的时序模式，本文针对地震前兆数据及数据挖掘所得时序模式的特点，对时序模式库的构建方法进行深入研究，具体内容包括时序模式的表示方法、时序模式库的构建、时序模式的存储、索引与快速检索方法，以及基于时序模式库的地震前兆判定方法。 本文的主要工作是研究设计一个模式库管理系统PBMS(Pattern Base Management Systems)。该系统主要由模式库、模式库管理系统和监视器三个功能部件组成。模式库用于存储挖掘得到的模式，模式库管理系统负责对模式库进行管理，通过此子系统可以对模式库进行各种操作和管理。监视器提供自动触发机制，负责自动检测信息源中数据的变化并把这些变化上报给模式库管理系统，由模式库管理系统启动挖掘模块重新进行数据挖掘来实现模式的自动更新。 在模式表示方面，本文选取合适的时间序列模式表示方法，能更好地支持基于模式的数据库索引与查询。由于时间序列表示方法的不同会严重地影响其距离度量对各种变形、扭曲的敏感程度以及相似性搜索的性能，因此各种时间序列模式的表示方法各有优缺点，本文采用分段线形表示法把复杂的曲线分段表示为直线段，再采用PLR表示法表示时序模式，在此基础上对时间序列建立索引。 在时间序列模式库构建的研究中，本文改进现有的PANDA(PAtterns for Next-generation DAtabase systems)模型来构建地震前兆时序模式库，以便对地震前兆数据的增量式挖掘提供实时的模式匹配支持。接着，论文着重分析了动态R<'*>-树的索引构建算法、搜索算法、插入与删除算法，提出并分析了联合索引的概念与思想，以便达到更好地建立索引与快速准确搜索的目的。 在模式查询方法方面，论文针对地震历史数据和地震前兆实时数据流数据的不同特点，对相应的时序模式查询算法进行研究。根据不同类型数据的特点，提出了两种针对不同长度前兆时序模式的查询算法，分别针对短序列查询处理和长序列查询处理，较好地解决了查询对象的数据分类问题。 根据已建立好的地震前兆时序模式库，进行地震前兆数据的趋势预测及异常判定。由于时间序列模式库中已存储了大量已经挖掘出的地震前兆模式，因此可以利用这些模式进一步预测未来某时刻地震前兆数据的发展趋势并进行异常情况的判定。利用本文提出的序列局部查询算法和序列整体查询算法进行地震前兆时间序列的相似性查询匹配，能够判断地震前兆数据是否出现异常，达到地震预测的目的。

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第1章绪论

§1.1本课题的研究背景及意义

1.1.1地震预报中的数据挖掘研究

1.1.2地震前兆数据时序模式挖掘和模式库研究

§1.2本文的主要研究内容

§1.2.1地震前兆时序模式库的构建

§1.2.2地震前兆数据的时序模式表示法

§1.2.3时序模式库索引方法及其模型的建立

§1.2.4地震前兆时序模式库在地震预报中的应用

§1.3本文的组织结构

第2章地震前兆时序模式库的构建

§2.1模式库概念

§2.1.1模式与模式库

§2.2模式库研究现状

§2.2.1目前模式管理方法

§2.2.2模式库管理系统新进展

§2.3模式库功能

§2.4模式模型与模式操纵语言

§2.5地震前兆时序模式库的构建

§2.5.1改进的PANDA模型

§2.5.2地震前兆时序模式库层次结构

§2.6本章小结

第3章地震前兆时序模式的表示方法

§3.1引言

§3.2常用时间序列表示方法

§3.2.1频域表示

§3.2.2奇异值表示

§3.2.3符号化表示

§3.2.4自顶向下序列表示

§3.3分段线形表示法

§3.3.1分段线形表示概述

§3.3.2时间序列表示法共有特征

§3.3.3分段线形表示模型

§3.4相似性度量实验

§3.5本章小结

第4章地震前兆时序模式库索引与查询方法

§4.1引言

§4.2问题描述及相关研究

§4.2.1相似性查询描述

§4.2.2主要难点与相关研究

§4.3时序模式库的相似性索引与查询方法

§4.3.1动态R*-树索引建立与查询算法

§4.3.2联合索引算法

§4.4不同长度模式查询算法

§4.5本章小结

第5章地震前兆时序模式库在地震预报中的应用

§5.1地震前兆时序模式相似性定义

§5.2时序模式相似性匹配算法

§5.2.1同一模式内子模式的相似性匹配

§5.2.2不同模式间的序列模式相似性匹配

§5.3地震前兆异常判定实验

§5.4本章小结

第6章总结与展望

§6.1本文总结

§6.2展望下一步的工作

第7章附录

致谢