基于弯曲距离三支决策的时序相似性算法

动态时间弯曲距离算法(DTW)是目前公认的最有效的时间序列相似性计算方法之一,但是较高的时间复杂度一直是其主要缺点。快速弯曲距离算法(FTW)能有效提高DTW的计算速度,但是该算法对不同粒度时间序列剪枝的行为是典型的二支决策,与人类处理不确定问题时普遍采用的三支判断不同。因此,通过将三支决策理论引入到DTW算法的优化工作中,建立了DTW三支决策模型;然后对DTW三支决策模型中的决策阈值α和β进行了基于误识别率的推导,并且给出了具体求解阈值α和β的模拟退火算法;最后基于上述理论提出了基于弯曲距离三支决策的时序相似性算法(3WD-DTW)。通过对比实验表明,与FTW算法相比,3WD-DTW算法在保持较快的计算速度的前提下明显提升了计算准确度,使其接近DTW的水平。     

DTW距离的过滤搜索方法

动态时间弯曲(DTW)距离支持时间序列的多种形变,具有较高的匹配精度,是一种重要的相似性度量方法.然而,该方法计算复杂度较高,制约了其在相似性搜索中的应用.为了平衡匹配精度与计算效率之间的矛盾,提出一种过滤搜索方法.首先,构造一种计算代价较低的DTW下界距离,用其进行粗略过滤,得到候选集;然后,利用提前终止策略,优化计算候选集中序列的DTW距离,得到搜索结果;最后,对所提出方法进行实验验证,结果表明,该方法能够提高DTW距离的相似性搜索效率,且具有非漏报性.     

CSDTW: 一种时间序列流上的受限动态弯曲距离

针对SPRING提出的使用精确DTW距离造成弯曲矩阵中有许多无用的计算数据格的不足,提出一种受限的动态时间弯曲距离CSDTW。通过限制某时刻弯曲路径的弯曲程度,同时结合DTW上的提前终止算法,以减少无用数据格的出现。实验对比表明,CSDTW能够避免大量冗余数据格的计算,加快流环境下精确DTW处理的效率。     

基于分段极值DTW距离的时间序列相似性度量

在时间序列相似性的研究中,通常采用的欧氏距离及其变形无法对在时间轴上发生伸缩或弯曲的序列进行相似性度量,本文提出了一种基于分段极值DTW距离的时间序列相似性度量方法可以解决这一问题。在动态时间弯曲(DTW)距离的基础上,本文定义了序列的分段极值DTW距离,并阐述了其完整的算法实现。与传统的DTW距离相比,分段极值DTW距离在保证度量准确性的同时大大提高了相似性计算的效率。文中最后运用MATLAB作对比实验,并给出实验结果数据,验证了该度量方法的有效性与准确性。     

DTW提前终止率的估算方法研究

提前终止在提高时间序列相似性搜索的效率、减少冗余计算等方面起着重要作用。目前缺少一种有效的理论分析方法来以相对较小的计算代价估算出提前终止策略对DTW计算的优化程度。分析了DTW提前终止产生的机理,提出了一种DTW提前终止率的估算模型,并对其进行了有效性验证。实验结果表明,该方法能够有效地估算出DTW距离的提前终止率,且估算精度优于EaEst方法。     

音乐旋律匹配算法的改进研究

动态时间规整(DTW)算法是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术.它通过不断计算两向量的距离来求最优的匹配路径.在采用DTW算法进行音乐旋律匹配时,需要将哼唱信号的音调平移到要对比的目标乐音的音调一致才能够计算出DTW的真正值,用来作为相似度的判断标准.但是正是由于进行了这种移调处理,使得DTW算法计算量大大增加.提出了一种与音调无关的音乐旋律的表示方法,在进行DTW算法时可以避免上下平移音调,减少旋律匹配的运算量.     

一种新的DTW最佳弯曲窗口学习方法

时间序列相似性查询中,DTW(Dynamic Time Warping)距离是支持时间弯曲的经典度量,约束弯曲窗口的DTW是DTW最常见的实用形式。分析了传统DTW最佳弯曲窗口学习方法存在的问题,并在此基础上引入时间距离的概念,提出了新的DTW最佳弯曲窗口学习方法。由于时间距离是DTW计算的附属产物,因此该方法可以在几乎不增加运算量的情况下提高DTW的分类精度。实验证明,采用了新的学习方法后,具有最佳弯曲窗口的DTW分类精度得到明显改善,分类精度优于ERP(Edit Distance with Real Penalty)和LCSS(Longest Common SubSequence),接近TWED(Time Warp Edit Distance)的水平。     

一种支持DTW距离的多元时间序列索引结构

现有的索引结构难以有效地支持DTW距离度量下的多元时间序列相似性搜索.首先给出一种将不等长多元时间序列转换为等长一元时间序列的方法,并证明这种转换满足下界距离引理;以此为基础,提出一种多元时间序列的DTW下界距离,并对其性质进行分析;然后,针对给出的下界距离,提出一种支持DTW距离度量的多元时间序列索引结构,对多元时间序列数据库进行有效组织;再给出多元时间序列相似模式搜索算法及流程,并证明该搜索方法具有非漏报性;最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证.     

一种基于DTW聚类的水文时间序列相似性挖掘方法

水文时间序列相似性挖掘是水文时间序列挖掘的重要方面,对洪水预报、防洪调度等具有重要意义。针对水文数据的特点,提出了一种基于DTW聚类的水文时间序列相似性挖掘方法。该方法先对数据进行小波去噪、特征点分段以及语义划分,再基于DTW距离对划分后的子序列做层次聚类并符号化;然后根据符号序列间的编辑距离筛选候选集;最后通过序列间的DTW距离进行精确匹配,获取相似水文时间序列。以滁河六合站的日水位数据进行实验,结果表明,所提方法能够有效地缩小候选集,提高查找语义相似的水文时间序列的效率。     

基于DLT-Kmedoids算法的用电负荷聚类分析

针对高校用电负荷中传统聚类算法直接应用于时间序列聚类效果准确性较低的问题,提出一种融合DTW距离、LB＿Keogh距离以及时间窗口的DLT-Kmedoids算法,以提高聚类算法应用于时间序列的准确性以及算法效率。DLT-Kmedoids算法使用DTW计算时序数据之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,提高了相似性度量算法精度,同时也提高了聚类算法的准确性和复杂度,引入LB＿Keogh距离在计算DTW距离之前过滤掉大部分不可能是最优匹配序列的序列,对于剩下的序列再使用DTW逐个比较,进一步降低算法的复杂度。最后结合高校建筑用电负荷时间序列数据进行分析,通过与主流聚类算法进行比较,表明该算法对于高校用电负荷数据的聚类任务,能够更准确地识别相似的负荷模式,并以更高的效率进行聚类分析。     

改进DTW下界函数的距离度量方法研究

动态时间弯曲算法（DTW）是一种常见的时间序列相似性度量方法,对数据挖掘任务起着至关重要的作用。针对现有DTW算法的时间复杂度高、度量精确度一般的特征,提出一种DTW下界函数的提前终止算法（LB_ESDTW）。引入提前终止思想,提高算法的执行效率;再在提前终止算法思想的基础上,与DTW下界函数相结合,提出一种基于提前终止DTW的下界函数算法（LB_ESDTW）。该算法在保证高效的运行时间效率的同时,也使得算法的度量准确率得到了提升。实验结果表明,LB_ESDTW在绝大部分时间序列数据集中,都表现出良好的适应性,针对不同类别的时间序列,都能有良好的度量性能。     

Exact indexing of dynamic time warping

The problem of indexing time series has attracted much interest. Most algorithms used to index time series utilize the Euclidean distance or some variation thereof. However, it has been forcefully shown that the Euclidean distance is a very brittle distance measure. Dynamic time warping (DTW) is a much more robust distance measure for time series, allowing similar shapes to match even if they are out of phase in the time axis. Because of this flexibility, DTW is widely used in science, medicine, industry and finance. Unfortunately, however, DTW does not obey the triangular inequality and thus has resisted attempts at exact indexing. Instead, many researchers have introduced approximate indexing techniques or abandoned the idea of indexing and concentrated on speeding up sequential searches. In this work, we introduce a novel technique for the exact indexing of DTW. We prove that our method guarantees no false dismissals and we demonstrate its vast superiority over all competing approaches in the largest and most comprehensive set of time series indexing experiments ever undertaken.     

Asymptotic Dynamic Time Warping calculation with utilizing value repetition

Dynamic Time Warping (DTW) is a popular method for measuring the similarity of time series. It is widely used in various domains. A major drawback of DTW is that it has a high computational complexity. To address this problem, pruning techniques to calculate the exact DTW distance, as well as DTW approximation methods, have become important approaches. In this paper, we introduce Blocked Dynamic Time Warping (BDTW), a new similarity measure which works on run-length encoded time series representation. BDTW utilizes any repetitive values (zero and nonzero) in time series to reduce DTW computation time. BDTW closely approximates DTW distance, and it is significantly faster than traditional DTW for time series with high levels of value repetition. Moreover, BDTW can be combined with time series representation methods which provide constant segments, to serve as a close approximation method even for the time series without value repetition. Constrained BDTW, BDTW upper bound and BDTW lower bound are discussed as variations of BDTW. BDTW upper bound and BDTW lower bound are presented as a new DTW upper bound and lower bound which can be efficiently applied on time series with high levels of value repetition for pruning unhopeful alignments and matches in the exact DTW calculation. We show the effectiveness of BDTW and its variations on different applications using the following datasets: Almanac of Minutely Power, Refit Smart Homes, as well as the 85 datasets from the University of California, Riverside time series classification archive (UCR archive).     

风电机组齿轮箱的多变量时间序列故障预警

针对风电机组故障预警中，原始动态时间规整（DTW）算法无法有效度量风电机组多变量时间序列数据之间距离的问题，提出一种基于犹豫模糊集的动态时间规整（HFS-DTW）算法。该算法是原始DTW算法的一种扩展算法，可对单变量和多变量时间序列数据进行距离度量，且精度与速度较原始DTW算法更优。以子时间序列相似度距离为目标函数，使用帝国竞争算法（ICA）优化了HFS-DTW算法中的子序列长度和步距参数。算例研究表明与仅DTW算法和非参数最优的HFS-DTW算法相对比，参数最优的HFS-DTW可挖掘更多的多维特征点信息，输出的多维特征点相似序列具有更丰富细节；且基于所提算法可提前10天预警风电机组齿轮箱故障。     

时态数据的趋势序列分析及其子序列匹配算法研究

针对时态数据挖掘中传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、趋势序列展开等概念.根据数字趋势序列的特点,使用片段斜率所对应的弧度值来度量片段的趋势.针对数字趋势序列的子序列匹配问题,设计了"DTW双约束快速搜索算法".算法分为3个部分:DTW顺序搜索、双约束机制、冗余消除机制,其中DTW顺序搜索构成了算法的基本框架,双约束机制加快了DTW距离的计算过程,冗余消除机制消除了最终结果集中的冗余.     

Sequential data classification by dynamic state warping

The ubiquity of sequences in many domains enhances significant recent interest in sequence learning, for which a basic problem is how to measure the distance between sequences. Dynamic time warping (DTW) aligns two sequences by nonlinear local warping and returns a distance value. DTW shows superior ability in many applications, e.g. video, image, etc. However, in DTW, two points are paired essentially based on point-to-point comparisons without considering the autocorrelation of sequences. Thus, points with different semantic meanings, e.g. peaks and valleys, may be matched providing their coordinate values are similar. As a result, DTW may be sensitive to noise and poorly interpretable. This paper proposes an improved alignment method, dynamic state warping (DSW). DSW integrates the dynamic information of sequences into DTW by converting each time point into a latent state. Alignment is performed by using the state sequences. Thus, DSW is able to yield alignment that is semantically more interpretable than that of DTW. Using one nearest neighbour classifier, DSW shows significant improvement on classification accuracy in comparison with Euclidean distance (68/85 wins), DTW (70/85 wins) and its variants. We also empirically demonstrate that DSW is more robust and scales better to long sequences than Euclidean distance and DTW.     

基于Hadoop的异常传感数据时间序列检测

无线传感器网络中,异常时间序列的研究具有十分重要的意义。针对传统研究在海量数据环境中时间效率低下的问题,提出了基于Hadoop的异常时间序列检测算法。首先对时间序列进行预处理,然后在Hadoop的MapReduce操作中调用动态时间弯曲距离计算算法,实现了DTW距离计算的并行化,从而大大提高检测速度。同时针对传统DTW算法计算复杂度瓶颈问题以及传统约束方法准确率较低问题,提出了基于显著特征匹配的局部约束算法,对弯曲路径进行局部限制,在确保准确性的同时进一步降低了时间、空间复杂度。Hadoop平台下实验结果表明,该方法既提高了检测速度,又保证了检测准确率。     

基于分段特征及自适应加权的DTW相似性度量

利用动态时间弯曲（DTW）技术在原始多元时间序列进行相似性度量时时间复杂度较高,且DTW在追求最小弯曲距离的过程中可能会出现过渡拉伸和压缩的问题。提出一种基于分段特征及自适应加权的DTW多元时间序列相似性度量方法。对原始时间序列在各个变量维度上进行统一分段,选取分段后拟合线段的斜率、分段区间的最大值和最小值以及时间跨度作为每一段的特征,实现对原始序列的大幅降维,提高计算效率。在DTW计算最佳弯曲路径的过程中为每个点设置自适应代价权重,限制弯曲路径中点列的重复使用次数,改善时间序列因过度拉伸或压缩所导致的度量精度低的问题,以得到最优路径路线。实验结果表明,该方法能很好地度量多元时间序列之间的相似性,在多个数据集上都能取得较好的度量结果。     

基于孪生神经网络的时间序列相似性度量

在时间序列分类等数据挖掘工作中，不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同，因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算，忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题，提出基于孪生神经网络（SNN）的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系，建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明，与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲（DTW）的1近邻（1NN）分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法，但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率，在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。