多元时间序列相似性度量方法

发布时间：2018-08-16 07:50

【摘要】：现有的多元时间序列相似性度量方法难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.
[Abstract]:It is difficult to balance the contradiction between the accuracy and computational efficiency of the existing methods for measuring the similarity of multivariate time series. In order to solve this problem, multi-dimensional piecewise fitting of multivariate time series is carried out first; then, the mean value of sequence points on each segment is selected as the feature; finally, the dynamic time warping algorithm is used to measure the similarity by using the feature sequence as input. The experimental results show that the proposed method is simple in parameter configuration and can effectively reduce the computational complexity on the premise of ensuring the accuracy of measurement.
【作者单位】： 空军工程大学装备管理与安全工程学院;空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61502521)
【分类号】：O211.61

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本文编号：2185365