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。     

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。     

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。     

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。     

一种基于MBR的高效的时间序列表示方法

提出了一种基于最小边界矩形的新颖的时间序列表示方法（GMBR）,该方法将网格的概念引入到MBR中,能够在保证低开小的情况下有效地提高查找的准确性,最后通过实验证明了该方法的有效性,实验分别在实际数据和合成数据上进行。结果表明该方法的剪枝率为69%~92%,高出MBR方法4%~9%。     

基于J2EE组件技术的水文时间序列相似性挖掘系统

时间序列的相似性挖掘是数据挖掘中的重要内容,通过对水文时间序列的相似性挖掘研究,设计并实现一个基于J2EE组件技术的相似性挖掘系统。并对该系统进行了测试实验,证明其有效性和正确性．     

基于变量相关性的多元时间序列特征表示

针对高维特性对多元时间序列数据挖掘过程和结果的影响,以及传统主成分分析方法在多元时间序列数据特征表示上的局限性,提出一种基于变量相关性的多元时间序列数据特征表示方法。通过协方差矩阵描述每个多元时间序列的分布特征和变量相关关系,利用主成分分析方法对综合协方差矩阵进行主元分析,进而实现多元时间序列的数据降维和特征表示。实验结果表明,所提出的方法不仅能提高多元时间序列数据挖掘的质量,还可以对不等长多元时间序列进行快速有效的挖掘。     

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。     

多元时间序列相似性搜索研究综述

多元时间序列相似模式挖掘是数据挖掘领域的研究热点,它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3个方面.目前,大部分研究成果主要集中在特征表示和相似模式度量,相似性搜索则成为制约问题突破的关键环节.为此,主要针对多元时间序列的相似性搜索进行综述,归纳了主要的相似模式度量方法,对比了不同相似模式度量下的序列搜索方法,并分析了不同方法的优缺点,以期为进一步研究多元时间序列相似性搜索提供帮助.     

时序数据相似性挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容．本文针对时序数据进行相似性挖掘方法的研究,通过对时序数据进行离散傅立叶变换（DFT）将其从时域空间变换到频域空间,将时序数据映射为多维空间的点,提出一种基于距离的时序数据相似性挖掘算法,并对某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验,实验结果表明了算法的有效性．     

基于分段降维和路径修正DTW的时序特征分类器设计

针对传统的动态时间弯曲（DTW）度量方法易出现过度弯曲现象且计算复杂度高、算法效率低等问题,提出一种基于路径修正的动态时间弯曲（UDTW）度量方法。首先通过分段降维方法——分段局部最大值平滑法（PLM）有效提取序列特征信息,减少UDTW的计算代价;其次,考虑了时间序列形态特征的相似性要求,给过度弯曲路径设置动态惩罚系数,以此修正路径的弯曲程度;最后,在改进度量距离基础上,采用1-近邻分类算法对时序数据进行分类,以提高时间序列相似性度量的准确率和效率。实验结果表明,在15个UCR数据集上,UDTW度量方法与传统DTW度量方法相比具有更高的分类准确率,UDTW在其中3个数据集上能实现100%分类正确;与导数DTW（DDTW）度量方法相比,UDTW分类准确率最多提高了71.8%,而PLM-UDTW在不影响分类准确率的前提下执行时间减小了99%。