基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法

发布时间：2018-07-27 10:59

【摘要】：针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符号距离结合的时间序列距离度量方法,使所提方法能够较好地反映时间序列数据数值分布和形态特征.实验结果表明,所提出的方法在时间序列数据挖掘中能够得到较好的分类效果,具有一定的优越性.
[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.
【作者单位】： 华侨大学工商管理学院;华侨大学应用统计与大数据研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61300139) 福建省社会科学规划项目(FJ2016B076) 福建省自然科学基金项目(2015J01581) 福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目(Z1625112)
【分类号】：O211.61

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