As spatiotemporal analysis methods of online marine data are rare, complex and inefficient, real-time organization method and dynamic processing flow of marine monitoring data are proposed. In order to organize the spatiotemporal data in real-time way, a quick search and dynamic management mechanism is established by adopting the data structures of undirected graph and multi-linked list. Index image of spatial relationship (IISR) which describes and computes the relative differences of data in different locations is proposed innovatively. On the basis of IISR and artificial neural network, stationary and mobile monitoring data oriented spatiotemporal data models are built respectively. To satisfy the adaptive and dynamic need of ocean monitoring, the adjustment method of IISR and relearning method of spatiotemporal data model are also put forward. This project is a specific and effective attempt for applying the real-time organization technology and spatiotemporal data analysis technology to multipoint marine monitoring activities, and it provides a feasible way to enrich and develop the processing ideas of online marine monitoring data.
针对海洋在线监测数据的时空分析方法缺乏、过程复杂、效率低下等问题,本项目研究海洋时空监测数据的实时组织与动态分析评价方法。从时空监测数据实时组织出发,提出无向图和多链表相结合的海洋时空数据实时内存组织与管理方法,建立时空数据快捷查找与动态管理机制;创新性地提出数据空间关系索引图,描述和计算时空数据的空间相对差异关系。在此基础上,通过空间关系索引图和神经网络模型建立面向移动式监测和定点式监测的时空数据分析评价模型,结合在线海洋监测的长期自适应性、动态性要求,研究数据空间关系索引图的动态调整方法和时空数据模型参数的动态再学习方法。本项目是将实时数据组织与时空序列数据分析评价技术应用于多点位在线海洋监测活动的具体有效尝试,能为丰富和发展海洋监测数据在线分析处理思路提供一种新的可行的方法。
针对海洋在线监测数据的时空分析方法缺乏、过程复杂、效率低下等问题,本项目研究了海洋时空监测数据的实时组织与动态分析评价方法。从时空监测数据实时通讯与组织出发,提出海洋浮标数据通讯压缩方法和海洋时空数据内存组织方法,有效解决通讯长度限制,通讯数据丢包和动态通讯补发等问题;创新性地提出了在线海洋监测数据动态分析评价方法,修改神经网络算法流程,建立神经网络动态再学习机制,从而适应长时间在线海洋监测数据的变化规律。在此基础上,进行了海岸线平滑表达与绘制方法研究,实现平滑海岸线的快速便捷存储绘制,对海岸线长度、曲率、离岸距离等参数进行快速计算,为基于海岸线的空间分析提供理论和技术基础。本项目还进行了海洋时空监测数据混合并行计算方法研究,可应用于海洋时空数据的快速并行计算处理,为在线海洋监测数据处理提供快速计算支撑平台。.本项目在海洋在线监测时空数据的通讯、组织、分析、计算处理等方面进行了具体有效尝试,为丰富和发展海洋监测数据在线分析处理思路提供了新的可行实践。
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数据更新时间:2023-05-31
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