申请/专利权人：吉林省林业科学研究院(吉林省林业生物防治中心站)

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117591794B

主分类号：G06F17/18

分类号：G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本申请涉及数据预测技术领域，提出了基于时间序列的鸟类迁徙轨迹预测方法，包括：采集迁徙过程中的飞行数据，基于灰雁飞行过程中飞行高度、心率与飞行速度之间的关联性分析结果分别确定速度关联因子；基于飞行高度、心率在短时间内的变化特征分别确定速度短程增幅因子；基于速度关联因子以及速度短程增幅因子确定速度短程增幅指数；基于飞行速度的稳定程度以及速度短程增幅指数确定速度短程修正程度；基于速度短程修正程度得到预测时刻的飞行速度；基于预测时刻的飞行速度以及预测时刻前一时刻的飞行方向角度确定预测时刻的飞行距离，完成对鸟群迁徙轨迹的预测。本申请自适应调整平滑因子预测每只灰雁的飞行速度，提高了迁徙轨迹的预测精度。

主权项：1.基于时间序列的鸟类迁徙轨迹预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集鸟群迁徙过程中的飞行数据，所述飞行数据包括每只灰雁的经纬度、飞行高度、飞行速度、心率；基于每只灰雁飞行过程中飞行高度、心率与飞行速度之间的关联性分析结果分别确定每只灰雁飞行过程中飞行高度、心率的速度关联因子；基于迁徙过程中灰雁的飞行高度、心率在短时间内的变化特征分别确定每只灰雁的飞行高度、心率的速度短程增幅因子；基于每只灰雁的飞行高度、心率的速度关联因子以及速度短程增幅因子确定每只灰雁的速度短程增幅指数；基于迁徙过程中灰雁飞行速度的稳定程度以及每只灰雁的速度短程增幅指数确定每只灰雁的速度短程修正程度；采用数据预测算法基于每只灰雁的速度短程修正程度得到每只灰雁预测时刻的飞行速度；基于每只灰雁预测时刻的飞行速度以及每只灰雁在预测时刻前一时刻的飞行方向角度确定预测时刻鸟群的飞行距离，完成对鸟群迁徙轨迹的预测；所述基于每只灰雁飞行过程中飞行高度、心率与飞行速度之间的关联性分析结果分别确定每只灰雁飞行过程中飞行高度、心率的速度关联因子的方法为：采用GIS软件将每只灰雁飞行过程中采集的经纬度、飞行高度转换到大地坐标系中；分别对所有灰雁飞行过程中所有数据采集时刻的飞行速度、心率、飞行高度的转换结果进行归一化处理；将每只灰雁飞行过程中所有数据采集时刻的飞行高度转换后的归一化结果按照时间顺序组成的序列作为每只灰雁的飞行高度序列；将每只灰雁飞行过程中所有数据采集时刻的飞行速度的归一化结果、心率的归一化结果按照时间顺序组成的序列分别作为每只灰雁的飞行速度序列、心率序列；将每只灰雁的飞行高度序列、心率序列、飞行速度序列作为输入，采用预测能力得分模型PPS分别获取每只灰雁飞行高度、心率的速度预测能力得分；将每只灰雁飞行高度、心率的速度预测能力得分之和作为分母，将每只灰雁飞行高度的速度预测能力得分与分母的比值作为每只灰雁飞行过程中飞行高度的速度关联因子；将每只灰雁心率的速度预测能力得分与分母的比值作为每只灰雁飞行过程中心率的速度关联因子；所述基于迁徙过程中灰雁的飞行高度、心率在短时间内的变化特征分别确定每只灰雁的飞行高度、心率的速度短程增幅因子的方法为：S1：基于每只灰雁的飞行高度序列中元素的瞬时变化特征获取每只灰雁的飞行高度趋势变化率序列中任意一个突变时间段的每个同期高度变化率序列；S2：将每只灰雁的飞行高度趋势变化率序列中任意一个短时突变序列内元素的标准差作为第一累加因子；将第一累加因子在每只灰雁的飞行高度趋势变化率序列中所有短时突变序列上累加结果的均值与预设参数之和的倒数作为每只灰雁的高度突变稳定指数；S3：基于每只灰雁的飞行高度趋势变化率序列中任意一个突变时间段的所有同期高度变化率序列确定每只灰雁的高度突变影响指数；S4：将每只灰雁的飞行高度趋势-周期序列中元素进行直线拟合所得直线的斜率作为趋势变化率，每只灰雁飞行高度的速度短程增幅因子由趋势变化率、高度突变稳定指数、高度突变影响指数、飞行高度序列中短时突变序列的数量四部分组成，其中，速度短程增幅因子分别与趋势变化率、高度突变影响指数、飞行高度序列中短时突变序列的数量成正比关系，速度短程增幅因子与高度突变稳定指数成反比关系；S5：将每只灰雁的飞行高度序列替换为每只灰雁的心率序列，重复步骤S1-S4，得到每只灰雁心率的速度短程增幅因子；所述基于每只灰雁的飞行高度、心率的速度关联因子以及速度短程增幅因子确定每只灰雁的速度短程增幅指数的方法为：将每只灰雁飞行高度的速度关联因子与每只灰雁飞行高度的速度短程增幅因子的乘积作为第一组成因子；将每只灰雁心率的速度关联因子与每只灰雁心率的速度短程增幅因子的乘积作为第二组成因子；每只灰雁的速度短程增幅指数由第一组成因子、第二组成因子两部分组成，其中，所述速度短程增幅指数分别与第一组成因子、第二组成因子成正相关关系；所述基于迁徙过程中灰雁飞行速度的稳定程度以及每只灰雁的速度短程增幅指数确定每只灰雁的速度短程修正程度的方法为：基于每只灰雁飞行过程中飞行速度的稳定程度确定每只灰雁在每个时刻的飞行不稳定疑似度；计算每只灰雁飞行过程中所有时刻飞行不稳定疑似度的均值，将飞行不稳定疑似度大于所述均值的时刻的数量与所述均值的乘积作为每只灰雁的短程不稳定度；将每只灰雁的短程不稳定度与预设参数之和作为分母；将每只灰雁的速度短程增幅指数与分母的比值作为每只灰雁的速度短程修正程度；所述采用数据预测算法基于每只灰雁的速度短程修正程度得到每只灰雁预测时刻的飞行速度的方法为：将每只灰雁的速度短程修正程度的归一化结果与第一预设参数的乘积与第二预设参数之和作为每只灰雁预测飞行速度时的平滑因子；将每只灰雁迁徙起始时刻至当前时刻的飞行速度数据作为输入，采用EMA预测算法基于每只灰雁预测飞行速度时的平滑因子得到每只灰雁预测时刻的飞行速度；所述基于每只灰雁预测时刻的飞行速度以及每只灰雁在预测时刻前一时刻的飞行方向角度确定预测时刻鸟群的飞行距离的方法为：基于大地坐标系中每只灰雁在预测时刻前两个时刻的飞行方向向量确定每只灰雁在预测时刻前一时刻的飞行方向角度；将所有灰雁在预测时刻前一时刻飞行方向角度的均值作为预测时刻前一时刻的鸟群迁徙方向；将所有灰雁在预测时刻的飞行速度的均值作为鸟群在预测时刻的迁徙速度；将鸟群在预测时刻的迁徙速度与相邻两次采集数据的时间间隔的乘积作为将鸟群在预测时刻的迁徙距离；将大地坐标系中预测时刻前一时刻下所有灰雁位置坐标的均值确定的坐标点作为预测时刻前一时刻的鸟群迁徙坐标点；将以预测时刻前一时刻的鸟群迁徙坐标点为起始点，以预测时刻前一时刻的鸟群迁徙方向为轨迹方向，以鸟群的迁徙距离为长度的有向线段作为预测时刻鸟群的迁徙轨迹。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林省林业科学研究院(吉林省林业生物防治中心站) 基于时间序列的鸟类迁徙轨迹预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD