發(fā)布時間：2018-07-27 10:59

【摘要】：針對傳統(tǒng)符號聚合近似方法在特征表示時容易忽略時間序列局部形態(tài)特征的局限性,以及動態(tài)時間彎曲在度量上的優(yōu)勢,提出一種基于數(shù)值符號和形態(tài)特征的時間序列相似性度量方法.將時間序列進行符號和形態(tài)的特征表示后,提出動態(tài)時間彎曲與符號距離結合的時間序列距離度量方法,使所提方法能夠較好地反映時間序列數(shù)據(jù)數(shù)值分布和形態(tài)特征.實驗結果表明,所提出的方法在時間序列數(shù)據(jù)挖掘中能夠得到較好的分類效果,具有一定的優(yōu)越性.
[Abstract]:In view of the limitations of local morphological features of time series and the advantages of dynamic time warping in measurement, the traditional symbolic aggregation approximation method is easy to ignore the limitations of local morphological features in feature representation. A time series similarity measurement method based on numerical symbols and morphological features is proposed. Based on the symbolic and morphological features of time series, a time series distance measurement method combining dynamic time warping and symbolic distance is proposed, which makes the proposed method better reflect the numerical distribution and morphological characteristics of time series data. The experimental results show that the proposed method can obtain better classification effect in time series data mining and has some advantages.
【作者單位】： 華僑大學工商管理學院;華僑大學應用統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(61300139) 福建省社會科學規(guī)劃項目(FJ2016B076) 福建省自然科學基金項目(2015J01581) 福建省高等學校新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(Z1625112)
【分類號】：O211.61

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本文編號：2147601