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基于分段线性动态时间弯曲的时间序列聚类算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
时间序列是一类重要的复杂类型数据,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里德距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中,但是这种距离测度时数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法,但是其计算复杂性相当高。本文提出了基于时间序列分段线性表示的动态时间弯曲算法,通过计算线性分段序列数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时间序列数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明本文提出的算法有很高的精度和时振幅差异、嘈声和线性漂移有强的鲁棒性,大大降低计算复杂性,具有良好的应用价值。 相似文献
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基于动态时间弯曲的时序数据聚类算法的研究 总被引:14,自引:0,他引:14
时间序列是一类重要的复杂类型数据,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里的距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中,但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法。该文提出了基于动态时间弯曲技术的相似搜索算法,通过计算时序数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时序数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明该文提出的算法有很高的精度和对振幅差异、噪声和线性漂移有强的鲁棒性,具有良好的应用价值。 相似文献
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针对动态时间弯曲方法计算时间过长的问题,提出增量动态时间弯曲来度量较长时间序列之间的相似性。首先利用动态时间弯曲方法对历史时间序列数据进行相似性度量,得到相应的历史最优弯曲路径和路径中各元素的累积距离代价。其次,通过逆向弯曲度量方法完成当前序列数据 的相似性度量,结合历史数据信息找到与历史弯曲路径相交且度量时间序列距离为当前最小值的新路径,进而实现增量动态时间弯曲的相似性度量。该方法不仅具有良好的度量质量,还具有较高的时间效率。数值实验表明,对于大部分时间序列数据集,新方法的分类准确率和计算性能要优于经典动态时间弯曲。 相似文献
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为了更好地体现时间序列的形态特征,并探索更适合于较长时间序列之间相似性度量的方法,在动态时间弯曲算法的基础上进行改进,提出了基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法。对时间序列进行多层次分段,并从分段中均匀抽取相对应的层次分段子序列,然后将层次分段子序列抽象为三维空间的点(反映了分段子序列的均值、长度和趋势)进行相似性度量,最后综合各个层次的相似性度量作为结果。实验表明,在参数设置合理的情况下,此方法能获得较高的序列相似性度量准确度和效率。 相似文献
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时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘 总被引:22,自引:1,他引:22
在时间序列库中的数据挖掘是个重要的课题,为了在挖掘的过程中比较序列的相似性,大量的研究都采用了欧氏距离度量或者其变形,但是欧氏距离及其变形对序列在时间轴上的偏移非常敏感.因此,采用了更鲁棒的动态时间弯曲距离,允许序列在时间轴上的弯曲,并且提出了一种新的序列分段方法,在此基础上定义了特征点分段时间弯曲距离.与经典时间弯曲距离相比,大大提高了效率,而且保证了近似的准确性. 相似文献
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张扬武 《数字社区&智能家居》2009,5(1):208-209
股票市场是反映了经济运行的睛雨表,是市场经济融资的重要手段,对股票市场进行合理预测对金融市场的建设具有重要意义。时间序列预测方法体现了股价运行的长期趋势,股价短期技术调整是非线性关系,可以用神经网络分析。两者相结合的预测方法既考虑了长期行为又考虑了短期的资金行为,预测结果也更为准确。 相似文献
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针对常用方法忽略变量相关性和局部形状特性问题,提出基于加权动态时间弯曲的多元时间序列相似性匹配方法(CPCA-SWDTW).首先,在原加权动态时间弯曲算法基础上,引入形态因子,提出基于形态特征的加权动态时间弯曲算法(SWDTW).然后,提取多元时间序列的主成分作为模式表示,消除变量间的相关性,同时将方差贡献率作为相应主成分的权重.在此基础上,运用SWDTW,度量多元时间序列间的相似度.最后,通过相似性搜索实验表明,CPCA-SWDTW具有较好的准确性和鲁棒性.敏感性分析说明CPCA-SWDTW在一定程度上受到权重函数参数的影响. 相似文献
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基于SAX方法的股票时间序列数据相似性度量方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
特定数据集上高效的相似性度量方法是目前时间序列数据挖掘领域研究的重点内容之一。针对经过SAX方法降维后的股票数据在相似性度量中缺乏趋势变化的动态信息这一问题,本文提出了一种融合了点距离与模式距离优点的新型相似性度量函数——复合距离函数,并通过实证分析验证了该距离函数在相似性度量中的有效性,为揭示股票数据间相互依赖的规律以及时间序列相似性问题的进一步研究提供了新思路。 相似文献
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现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较预测序列与观测序列的距离来对故障进行预报,但这种基于相同长度时间序列的故障预报方法不能处理预测序列与观测序列长度不同的情况.本文借助适用于不同长度时间序列的动态时间弯曲技术,对故障相关的时间序列进行分析,从动态时间弯曲算法度量设备正常工作的时间序列与潜在故障引起的异常序列之间相似度的角度,设计了系统正常度及反常度来判别设备是否正常运行,进而对潜在故障进行预报.实验结果验证了该方法的可行性,并能及时准确地预报出系统故障. 相似文献