基于相似性匹配与动态融合的多源焦化时序数据拼接方法

本发明公开了一种基于相似性匹配与动态融合的多源焦化时序数据拼接方法，首先采集基准时序向量和多个候选时序向量并进行数据预处理，得到预处理后的基准时序向量和多个候选时序向量；然后构建多维度特征向量并进行相似性匹配，从而从多个候选时序向量中选出多个高相似度候选时序向量；再在工艺约束条件下，通过DTW算法计算并选出最优候选时序向量；最后对于精对齐后的最优候选时序向量与基准时序向量的重叠区域采用动态加权融合策略进行融合，非重叠区域直接拼接，生成完整拼接时序向量。本发明实现了跨批次、多源焦化时序数据的高精度整合，显著提升了数据拼接的精度与鲁棒性。