时间序列特征表示与相似性度量研究综述

时间序列是将同一指标的数值按照时间的先后顺序排列组成的一组随机数列.随着科学技术的蓬勃发展,时间序列在数据挖掘领域中的应用变得越来越广泛.综合分析了近年来时间序列在数据挖掘领域的文献成果,对时间序列特征表示和相似性度量方法进行了阐述.针对时间序列特征表示方法,从非数据适应性方法、数据自适应性方法、基于模型的方法三方面进...     

时间序列数据挖掘的相似性度量综述

在时间序列数据挖掘中, 时间序列相似性是一个重要的概念. 对于诸多算法而言, 能否与一种合适的相似性度量方法结合应用, 对其挖掘性能有着关键影响. 然而, 至今仍没有统一的度量相似性的方法. 对此, 首先综述了常用的相似性度量方法, 分析了各自的优点与不足; 其次, 讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法; 再次, 探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系; 最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向.     

时间序列相似性度量在水文数据挖掘中的应用研究

相似性度量方法是时间序列相似性研究的重要课题,同时也是水文时间序列相似性挖掘的关键问题之一.充分分析目前相似性度量的研究成果,结合水文时间序列相似性挖掘模型,通过实验探索适合水文数据特点的相似性度量方法.     

时间序列相似性度量的研究

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。     

金融数据时间序列相似性度量的应用研究

从应用角度对时间序列数据挖掘中的关键技术-相似性度量-进行了研究。实现了对时间序列的分段线性表示,并将其用于当前主要的几种时间序列距离度量算法。通过将各距离度量算法用于股票收盘数据分析实验,得出实验数据。通过对实验结果的分析并结合各算法的原理,对各方法的适用情况和执行效率进行了分析及比较。通过分析可知,每种算法有自己的特点及适用情况。对于实际应用,应根据实际需求选择合适的距离度量算法。     

金融数据时间序列相似性度量的应用研究

从应用角度对时间序列数据挖掘中的关键技术一相似性度量一进行了研究。实现了对时间序列的分段线性表示,并将其用于当前主要的几种时间序列距离度量算法。通过将各距离度量算法用于股票收盘数据分析实验,得出实验数据。通过对实验结果的分析并结合各算法的原理,对各方法的适用情况和执行效率进行了分析及比较。通过分析可知,每种算法有自己的特点及适用情况。对于实际应用,应根据实际需求选择合适的距离度量算法。     

基于斜率表示的时间序列相似性度量方法

时间序列相似性搜索是数据挖掘领域的一个热点研究方向,相似性距离度量方法是其中的一个重要问题.针对含有大量噪声并存在数据缺失的高维多元时间序列数据,本文提出一种基于斜率表示的时间序列相似性度量方法.该方法是在线性分段的基础上,对两个序列间的斜率差进行加权,因而物理概念更为明确.文中还证明斜率距离完全满足相似性度量的基本准则.实例证明了算法的有效性.     

不同粒度时间序列相似性度量

现有的时间序列的相似性度量大多基于欧氏距离,并不适用于不同粒度时间序列的相似性匹配,无法直接对其相似性进行有效的度量,为此,提出一种基于对应差值比样本的相似性度量,用于不同粒度时间序列的相似性匹配.首先对不同时间粒度的时序数据进行阐述,并定义了对应差值比样本与相似度计算方法;接着提出基于它们的相似性匹配算法;最后实验证...     

时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述

动态时间弯曲是一种重要的相似性度量方法,对时间序列数据挖掘的性能起着至为关键的作用,对其进行全面和深入的探索具有十分重要的理论意义和实际应用价值.首先简述动态时间弯曲算法的基本步骤,并分析其优点和存在的不足;然后,从动态时间弯曲度量效率的改进研究、度量效果的提升措施以及其在各个行业的应用研究等进行相关综述;最后,给出动态时间弯曲的进一步研究方向.通过对动态时间弯曲方法相关综述及分析,能为相似性度量、聚类和分类等时间序列数据挖掘技术提供必要的文献资料和理论基础.     

基于事件的时间序列相似性度量方法

为了在时间序列相似性度量过程中更好地体现用户的需求,提高相似性度量的准确度,提出了基于事件的时间序列相似性度量方法（SMBE）。首先将用户的需求定义为事件,将原始时间序列转化为事件序列;然后,构建了基于事件序列的相似性度量模型（SMBE）,SMBE定义了不同事件序列中各元素之间的相似性,并构成相应的相似性矩阵,对相似性矩阵进行搜索得到最优路径的值作为序列之间的相似性度量;最后,提出了基于SMBE的聚类方法。实验表明,在参数设置合理的情况下,能获得接近0.90的聚类精度。     

利用反馈的时序模式挖掘算法研究

针对时序数据相似性挖掘方法进行研究，提出一种利用反馈的时序数据相似性挖掘算法，由用户赋予各初始范围查询得到的相似序列相应的权值，通过反馈与给定序列叠加产生新的查询序列，再次进行范围查询，获得相似序列，将该算法用于某钢铁企业的电力负荷时序数据，计算结果表明了算法的有效性。     

一种高效的基于相似性查找时间序列的位符号化表示方法*

到目前为止能够计算字符化时间序列的距离度量的方法很少,为此,提出了一种新的字符化的时间序列表示方法BSAP。该方法既能进行维度约简又允许在符号化后的时间序列表示法上定义距离度量。实验分别在合成数据和实际数据上进行,实验表明该方法具有更高的运算效率且需要较少的空间。     

时间序列数据挖掘综述

在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上,讨论了时间序列数据挖掘的最新进展,对各种学术观点进行了比较归类,并预测了其发展趋势.内容涵盖了时间序列数据变换、相似性搜索、预测、分类、聚类、分割、可视化等方面,为研究者了解最新的时间序列数据挖掘研究动态、新技术及发展趋势提供了参考.     

多变量时间序列模式挖掘的研究

多变量时间序列数据集合在许多领域中存在,由于其观测变量之间的相互关联性,往往需要进行综合分析.使用基于时间序列相似性的多变量时间序列模式挖掘方法,从历史数据中寻找出相似的多变量时间序列.将多变量的数据集分段平均为连续矩阵,并采用基于主成分分析和奇异值分解的方法来对矩阵进行相似性比较,最后通过相邻片断的合并以组成更高层次的时序片断,以提高模式的匹配的范围.并在地震前兆数据进行了实现.     

基于极值点特征的时间序列相似性查询方法*

为了提高时间序列子序列匹配的准确度和效率,提出了基于极值点特征的时间序列相似性查询方法。首先识别出时间序列中的极值特征点,根据极值点使用多层次极值划分法对长序列进行划分;然后对划分得到的多层次子序列集使用改进的动态时间弯曲方法与查询序列进行相似性匹配;最后找到与查询序列最相似的子序列。实验表明,此方法在保证准确度的情况下大大提高了相似性搜索过程的效率。     

交通流时间序列模式相似性度量法

针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性表示,并据此定义五种常见的时间序列形状相似性距离。使用分层聚类算法分析它们在不同的交通流状态辨识中的效果,以此确定交通流时间序列的模式相似性度量方法。以上海南北高架东侧间部分路段固定线圈检测数据为例进行了实证分析,最终确定模式距离与欧氏距离组合方式为交通时序模式相似性度量的最佳方法。     

大尺度IP网络流量异常特征的多时间序列数据挖掘方法*

降低漏报率和误检率是网络流量异常检测的难点问题之一。本文提出了一种大规模通信网络流量异常特征分析的多时间序列数据挖掘方法,把多个网络流量特征参数构成的时间序列作为一个整体进行分析研究,进行多时间序列数据挖掘产生网络流量异常相关的有效关联规则,对整个通信网络的安全威胁进行准确地描述。Abilene网络数据验证了本文的方法。     

在时间序列相似性问题中滑动窗口的确定

作为一个非平凡命题,大多数时间序列相似性查找方法都涉及到了对原数据的维度简约.在保持原序列中有效信息量的同时,尽量降低计算复杂度是这些算法的关键.讨论滑动窗口在时间序列相似性降维技术中的实际应用,从中发现确定自适应滑动窗口大小的一种新方法.通过对时序特征值分布函数的挖掘,发现时间序列中的若干有效点,从而确定一组合适的滑动窗口大小,并根据序列变化的来决定最佳的滑动窗口.     

基于PPR的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法

研究基于时间序列相似搜索技术的煤矿瓦斯涌出分析新途径,提出基于PPR的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法。实验采用玉华煤矿的真实煤矿瓦斯监测数据,评价指标为信息损失量及相似查询效率。与基于离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)的时间序列相似搜索算法的对比实验显示：在相同压缩比下,3种方法的信息损失相近;但是基于PPR的相似搜索算法的平均查询效率分别比基于DFT和基于DWT方法高32%和34%。因此PPR算法适合用于瓦斯监测数据相似搜索。