Douglas-Peukcer抽稀算法在水文中的应用及编程实现与优化.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月四 川 水 利 .抽稀算法在水文中的应用及编程实现与优化代 斌施 艺(四川省成都水文水资源勘测中心成都)【摘 要】随着大数据技术的发展和普及水文数据的规模和数量不断增大对数据的存储、处理和分析提出了更高的要求 为更好地适应水文信息化和现代化发展需要有选择地减少水文数据的数据点数量以达到减少数据量、提高计算效率、降低存储成本和提高数据质量的目的 文章对水文数据的抽稀及相应的算法在编程中的实现与优化进行了分析探讨以期提高水文工作中数据处理的效率和质量【关键词】水文数据 抽稀 编程 算法 中图分类号:文献标志码:文章编号:()引言水文学是研究水资源、水循环和水环境的科学涉及大量
2、的水文数据 随着信息技术的快速发展和数据采集技术的成熟水文学领域也迎来了大数据时代 在目前的大数据环境下水文数据的数据量呈现爆炸式增长传统的数据处理方式已经无法满足需求数据抽稀成为了处理数据的一种关键技术也是现在水文数据管理和分析的必要手段水文数据抽稀是指在保持水文数据重要特征的同时从原始水文数据中有选择地减少数据点的数量以达到减少数据量、提高计算效率、降低存储成本和提高数据质量的目的 抽稀算法的选择 常常用用算算法法目前来说抽稀较为常用的算法有:等步长法、线段过滤法、垂距限值法及 算法水文数据是按时间顺序排列的数据点集合等步长法是按照一定的间隔距离对点集进行抽取其余点全部压缩掉在相邻抽取点间
3、用直线连续线段过滤法是从点集的第一点开始若连续两个点组成的线段长度比给定的阈值小时删除这两点并将这两点的中点插入两点原来的位置垂距限值法是从点集的第一点开始根据中间点到前、后两个相邻点连线的距离来确定是否保留该点的一种抽稀算法当距离大于给定的阈值时保留该点否则删除该点 算法是计算点集中除头尾两个端点外的每个点与头尾两点直线之间的垂直距离若这些距离的最大值小于给定的阈值就删除这一组点若大于给定的阈值则从最大距离处将点集分为两部分继续以上步骤该算法以递归方式应用于这两个部分直到达到所需的简化级别 算算法法选选择择将水文数据的点集看作是以时间为 轴、数据值为 轴的一条连续曲线在以上四种抽稀方法中等步
4、长法在这四种方法中显然是相对较差的一种方法因为它完全不关心原始曲线的数据是什么只是按照给定的步长去抽取数据 若步长较小抽稀效果不明显若步长较大则原始曲线严重失真另外三种方法与等步长法有明显的不同因为它们的抽稀都会关系原始曲线中数据之间的联系 而从它们观察的对象来看线段过滤法观察的是两个点之间的距离垂距限值法观察的是三个点之间的关系而 算法观察的代 斌施 艺:抽稀算法在水文中的应用及编程实现与优化第 卷是整条曲线中各个点的关系 从设计思路上来看 算法的抽稀效果是相对较好的线段过滤法的抽稀效果是相对较差的垂距法较等步长法与线段过滤法精度更高同样具有算法简单和易于实现等优点但它是一个局部的算法无法从
5、整体上考虑线要素的变化形态 因此当各相邻点起伏变化不大时即使给定的阈值较小也可能会删除掉构成大弯曲形态上的所有中间点造成线要素形态失真 算法的优点是它是一个整体算法能做到在删除与保留之间达到较好的平衡即能充分减少点的数量又能尽量保留特征点 但 算法较其余算法更复杂实现时需要采用递归方法有一定的难度 本文选取 算法进行水文数据的抽稀并对其在编程中的实现进行了分析探讨 在编程中的实现与优化 算算法法实实现现目前遥测技术已经得到广泛应用和普及动辄 甚至 一个的数据虽然可以帮助我们更及时地掌握水文信息以及更精细化地进行水资源管理但在数据存储的成本、数据的分析整编、计算所需的时间和资源、数据可视化效果上
6、都带来了不少的麻烦需要先对数据进行抽稀处理后再进行应用 因此本文以遥测水位数据为例对 抽稀算法的实现进行分析探讨为方便普通职工在 中调用该过程本文采用 语言进行编译实现代码如下:():()()()()()()()()()()()()()()/()()()/其中 是主过程阈值设定为()根据曲线上所有点的坐标依次计算各点到、两点所在直线的垂直距离(通过调用 )得到最大距离 若 小于阈值 则将这条曲线上的中间点全部舍去以直线段作为曲线的近似该段曲线处理完毕若 小于阈值 保留 对应的坐标点并以该点为界把曲线分为两部分对这两部分重复使用该方法直到所有 均小于阈值 即完成对曲线的抽稀 是子过程通过 个点的
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