基于涨落模式的时间序列相似性度量研究

  本文关键词：基于涨落模式的时间序列相似性度量研究，由笔耕文化传播整理发布。

《计算机应用研究》优先出版 » 2017年第34卷 » 第3期 » 算法研究探讨

<hgroup> 基于涨落模式的时间序列相似性度量研究 Study of time series similarity measure based on fluctuate pattern

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作者 王钊，汤子健

机构 合肥工业大学 计算机与信息学院，合肥 230009

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摘要 时间序列相似性度量领域中，现有的算法对各类相似性变形的识别能力有限。为了能有效支持识别多种相似性形变，首次提出涨落模式（FP）的概念，以涨落模式保存原序列的趋势变化信息，利用最长公共子序列算法计算涨落模式的相似度，，消除振幅伸缩、振幅漂移和线性漂移等对相似性挖掘带来的影响，实现基于涨落模式的时间序列相似性度量。实验设置仿真数据和真实数据两组实验，对算法的相似性形变识别能力和鲁棒性进行验证，实验表明，此方法能有效的识别各类相似性形变，且在真实数据环境下具有较强的鲁棒性。

关键词 时间序列；涨落模式；相似变形；相似性度量；分类；鲁棒性；

基金项目 国家“ 863 ”计划资助项目（2012AA011005）

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中图分类号 TP391.1

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  本文关键词：基于涨落模式的时间序列相似性度量研究，由笔耕文化传播整理发布。