基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮预报方法

本发明公开了一种基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮预报方法，涉及气旋相似性识别领域，其通过构建包含多个关键因子的多维时间序列，结合加权动态时间规整算法，建立相似度计算函数。如此实现了对气旋时空演变过程的多维度综合表征，克服了传统方法仅依赖单一特征导致的识别偏差。在此基础上，分别采用遗传算法、粒子群优化算法和差分进化算法对权重向量进行迭代优化，以候选相似气旋集合的离差系数最小化为目标，搜索各算法对应的全局最优权重向量；再基于预设融合策略，从多个全局最优解中确定目标最优权重向量。该闭环识别流程有效融合了多维特征建模与科学权重优化，显著提升了气旋相似性识别的客观性与准确性。