[请教] 计算风速时间序列之间“相关性”的最好定量方法

    “距离distance”、“相似性similarity”的计算，是当前智能信息处理中基础性的方法。

    我们在做风电功率预测，基本上属于“非平稳时间序列”预测。因此，需要在“近大远小”的原则下，定量估计两段风速时间序列之间的“相似性”。

    我们想要能直接反映两段风速时间序列之间“数值”相似性的“距离，或相似性”的定量计算方法。因为猜想“风速数值之间的相似性”，比“风速概率密度之间的相似性”，更能反映我们的需求。

请问：

   （1）“动态时间弯曲距离（dynamic time warping，DTW）”好用吗？

   （2）还有什么当前流行的先进方法？以便发表论文。

   （3）介绍各种距离和相关性的当前权威的英文文献，都有哪些？

感谢您的指教！

参考文献：

[1] Salton G, McGill M J. Introduction to modern information retrieval [M]. York: McGraw-Hill Book Company, 1983.

——————— 相关背景 ———————

    目前可用于距离和相似性计算的具体方法很多，如：

    欧氏距离（Euclidean distance）、标准化欧氏距离（standardized Euclidean）、切比雪夫（Chebychev）、马氏距离（Mahalanobis）、兰氏距离（Lance and Williams distance，Canberra）、绝对值距离（cityblock）、方差加权距离（seuclidean?）、夹角余弦（cosine）、闵可夫斯基距离（Minkowski）、巴氏距离（Bhattacharyya）、汉明距离（Hamming）、信息熵（information entropy）、杰卡德距离（Jaccard）、Hausdorff 距离、Hellinger 距离、卡方距离（χ² distance）、earth mover's distance、动态时间弯曲距离（dynamic time warping）。

    皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，PPMCC或PCCs，用r表示）、互信息（mutual information）、杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient）Kendall 秩相关系数、Spearman 秩相关系数、Goodman and Kruskal's gamma 秩相关系数、组内相关系数（intraclass correlation，the intraclass correlation coefficient，ICC）、Point-Biserial、Phi Coefficient、Cramer's V coefficient、Biserial Correlation Coefficient、Tetrachoric Correlation Coefficient、Rank-Biserial Correlation Coefficient。

相关链接：

[1] Intraclass correlation - From Wikipedia, the free encyclopedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Intraclass_correlation

[2] obg.cuhk.edu.hk , Stats toolbox, Intraclass correlation

http://department.obg.cuhk.edu.hk/researchsupport/IntraClass_correlation.asp

A useful online tool that allows calculation of the different types of ICC

[3] Andrews University, Applied Statistics - Lesson 13, More Correlation Coefficients, Why so many Correlation Coefficients

http://www.andrews.edu/~calkins/math/edrm611/edrm13.htm

（1）中国风能分布

[1] McElroy M B，Lu Xi，Nielsen C P，et al．Potential for wind-generated electricity in China[J]．Science，2009，325(5946)：1378-1380．

http://www.sciencemag.org/content/325/5946/1378.short

[2] 中国风电发展路线图 2050[R]．2011

http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/china_wind_cn.pdf

[3] 中国气象局风能太阳能资源中心，全国风能资源详查和评价

http://cwera.cma.gov.cn/Website/index.php?ChannelID=120&WCHID=3 

（2）中国大陆主要能源消费区

[1] 国务院，2013年1月1日，《国务院关于印发能源发展“十二五”规划的通知》

http://www.gov.cn/zwgk/2013-01/23/content_2318554.htm

（3）亚洲东部地区人口分布图

[1] http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a4e3d340100lhxc.html

[2] 2015-08-23，胡焕庸线：进一步的卫星夜光图片

http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-915279.html

[3] 《智能电网》 2015年01期，《基于季风特性改进风电功率预测的研究展望》

http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZNDW201501001.htm

感谢您指正以上任何错误！