时间序列数据压缩算法研究

发布时间：2024-07-11 01:39

　　时间序列数据压缩是其数据挖掘研究的基础和重要问题,好的时序数据压缩方法应可以极大地降低数据维度、尽可能保留局部和全局特征、算法复杂度尽可能低、降维后的数据重构质量高等。时序数据压缩是近年来的研究热点。本论文以“质量保证的数据流压缩算法及不解压查询算法”课题为背景,主要研究时序数据的压缩方法,重点研究了基于L_∞准则的最优压缩算法。在分析基于L_∞准则的半连续最优分段线性压缩算法基础上,提出了基于最大误差的生成最优混合段的在线PLA算法,并进行算法分析和实验验证。主要研究内容包括:(1)基于L_∞准则的半连续最优分段线性压缩算法:为了在处理时间序列过程中获得质量保证的分析结果,在最优不连续分段近似算法(DisConnAlg)基础上,产生了一种半连续的最优分段近似算法(SemiOptConnAlg),用于在最大误差界限下生成最少数量的半连接直线。此方法提出“半连续”概念,此半连续方式与传统的连续方式区别在于,连接点不一定位于整时刻点,有可能是两个时刻点之间的任意位置。在实现两个不连续线段的半连接时,提出了两个策略“缩减策略”和“扩展策略”。(2)基于最大误差的生成最优混合段的在线PLA算法...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文的组织结构
第二章 相关理论基础
    2.1 引言
    2.2 时间序列数据表示方法
        2.2.1 频域表示法
        2.2.2 奇异值表示法
        2.2.3 符号表示法
        2.2.4 界标模型
        2.2.5 分段线性表示法
    2.3 本章小结
第三章 基于L∞准则的半连续最优分段线性压缩算法
    3.1 引言
    3.2 相关理论研究
    3.3 半连续最优分段线性压缩算法
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 算法复杂度分析
        3.3.3 算法伪代码
    3.4 本章小结
第四章 基于最大误差的生成最优混合段的在线PLA算法
    4.1 引言
    4.2 相关理论研究
        4.2.1 四种分段近似
        4.2.2 不连接算法
        4.2.3 半连接算法
    4.3 最优混合段算法
        4.3.1 算法伪代码
        4.3.2 算法证明
    4.4 本章小结
第五章 实验验证与分析
    5.1 引言
    5.2 半连续最优分段线性压缩算法实验与分析
    5.3 最优混合段算法实验与分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文



本文编号：4005051