基于shapelets学习的多元时间序列分类

多元时间序列广泛存在于日常生活中的各个领域,多元时间序列分类是从时间序列数据中获取信息的基本方法。目前,时间序列分类研究面临着相似性度量方法特殊、原始数据维度高等问题,现有的多元时间序列分类方法的分类性能仍有待提高。文中提出一种基于shapelets学习的多元时间序列分类方法。首先,提出了新的正则化最小二乘损失学习框架下的shapelets学习方法,在此基础上采用基于shapelets的一元时间序列分类方法对多元时间序列的每维一元数据进行分类,随后由各维上的分类结果投票决定多元时间序列的最终分类结果。实验证明,所提方法在多元时间序列分类问题中能够取得较高的分类精度。