一种多元台风时间序列的相似性度量方法

台风相似性度量方法的研究对防灾减灾、辅助决策等具有重要意义。目前,台风相似性的研究大多集中在台风路径的相似性度量上。首先,梳理影响台风相似性度量的多个要素,提出了基于多元时间序列的台风数据描述方法;其次,提出了台风时间序列完整性、一致性评估与修复方法;最后,针对台风时间序列的不等长问题,设计了一种基于主成分分析和动态时间弯曲距离的相似性度量方法。通过实验验证,该方法能够实现台风相似性的有效度量。     

基于多维分段和动态权重DTW的多元时间序列相似性度量方法

针对常用方法无法准确度量多元时间序列相似程度的问题,提出一种基于多维分段和动态权重动态时间弯曲距离的多元时间序列相似性度量方法.首先对多元时间序列进行多维分段拟合,选取拟合段的斜率、均值和时间跨度作为每一段的特征,在对多元时间序列降维的同时也保留了变量之间的相关性;然后提出一种动态权重动态时间弯曲距离度量方法计算多元时间序列特征矩阵之间的距离,避免了直接使用动态时间弯曲距离造成的畸形匹配问题.最终实验结果也验证了该方法在多种类型的数据集上都能取得较高的度量精度,表明了该方法的有效性.     

基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法研究

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。     

基于增量动态时间弯曲的时间序列相似性度量方法

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。     

面向相似性查询的时间序列距离度量方法述评

从一元时间序列和多元时间序列两个方面对当前提出的主要时间序列距离度量方法进行了述评.深入分析了各种算法的原理和特点,比较了算法对时间序列形变的支持情况以及时间复杂度.从客观上讲,各种算法之间并不具有绝对的优劣关系,每种算法的原理和特点各异,适用的问题领域也不一样.对于工程应用中选择时间序列距离度量方法具有指导意义,同时对于设计新的距离度量方法也具有参考价值.     

时间序列趋势相似性度量方法研究

为了进一步改善和提高基于模式的时间序列趋势相似性度量效果,在时间序列分段线性表示的基础上,依据分段子序列的均值及其线性拟合函数的导数符号,实现时间序列的分段模式化,以模式之间的异同性定义模式匹配距离,借鉴动态时间弯曲（Dynamic Time Warping,DTW）的动态规划原理,提出一种动态模式匹配方法（Dynamic Pattern Matching,DPM）。实验结果表明,该方法能够在不同压缩率条件下,准确度量等长时间序列的趋势相似性,而且时间消耗较低。时间序列不等长作为存在数据缺失的一种表现形式,该方法的度量效果与数据缺失比例之间的关系值得进一步的深入研究。     

基于参数重要度的多元时间序列相似性查询

针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。通过对多元时间序列的SVD分解,将奇异值向量和特征矩阵作为多元序列的特征,基于线性空间中的坐标变换原理构造2个多元时间序列的相似性度量模型,实现在候选集上的精确匹配并获得最终的结果集。对飞行数据的相似性查询实验验证了该方法的有效性。     

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...     

基于DTW的多元时间序列模式匹配方法

现有的模式匹配方法难以高效、准确地度量多元时间序列的相似性．本文对多元时间序列进行多维分段拟合,选取各个变量维度上拟合线段的倾斜角和时间跨度作为特征模式,进而提出一种基于DTW的多元时间序列模式匹配方法,并通过实验验证所提方法的有效性．实验结果表明,该模式匹配方法对时间跨度较大且体现一个连续、完整过程的多元时间序列具有较好的匹配效果;对时间跨度较小、体现状态点的多元时间序列也具有一定的匹配能力．     

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.     

基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法

动态时间弯曲距离能度量不等长的时间序列、且具有较高的匹配精度,因此广泛应用在时间序列模式匹配中。但其计算复杂度较高,制约了在大规模数据集上的应用。为了实现时间序列模式度量结果和计算复杂度的平衡,提出一种基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法。首先,提出一种特征点界标过滤的特征提取方法,保留时间序列主要特征,压缩时间维度;然后,利用动态时间弯曲距离对特征序列进行相似性度量;最后,在应用数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法在保证高精度的前提下,能有效降低计算复杂度。     

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.     

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.     

基于关键形态特征的多元时间序列降维方法

针对传统主成分分析及相关方法对多元时间序列特征表示的局限性,以及降维效果对数据相似性度量质量的影响,从数据形态特征的角度出发,提出一种关键形态特征的多元时间序列降维方法.利用动态时间弯曲方法找出训练集每个类别的中心多元时间序列,根据形态特征找出每个中心多元时间序列的关键特征变量分量的重要度,使用重要度提取若干个关键特征变量分量,达到数据降维的目的.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效地根据形态特征对多元时间序列进行降维,并且能够取得更好的分类效果.     

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。     

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.     

基于局部梯度和二进制模式的时间序列分类算法

时间序列分类问题是时间序列数据挖掘中的一项重要任务, 近些年受到了越来越广泛的关注. 该问题的一个重要组成部分就是时间序列间的相似性度量. 在众多相似性度量算法中, 动态时间规整是一种非常有效的算法,目前已经被广泛应用到视频、音频、手写体识别以及生物信息处理等众多领域. 动态时间规整本质上是一种在边界及时间一致性约束下...