一种新的时间序列线性拟合方法

提出一种新的时间序列线性拟合方法.通过判断连接相邻点所成线段的斜率变化,选择时间序列中的转折点,将这些点与时间序列的极值点合并作为关键点,利用这些关键点组成的序列拟合原时间序列.该线性拟合方法在剔除噪声的同时,能更精确地定位时间序列中的关键点.实验结果表明,与已有方法相比,该方法能近似表示原时问序列,且拟合后的时间序列...     

基于多尺度的时间序列固定分段数线性表示

针对目前的时间序列线性表示方法多采用启发式方法提取局部特征点作为分段点,容易陷入局部最优化,不能很好地表示时间序列全局特征,而且多采用单一的拟合误差作为阈值,不能准确预计分段数量,不利于后期进行的时间序列分析应用的问题。提出了一种新的固定分段数的表示方法--PLR_BTBU,首先根据二叉树层次遍历的思想,提取时间序列全局特征点将时间序列初始分段,再通过斜率变化特征将整个时间序列符号化,以各初始分段内的符号特征来确定各初始分段中的分段点分布,最后采用一种改进的固定分段数的自底向上融合算法,将各个子序列逐步融合到要求的分段数。实验结果表明,与已有的方法相比,该方法不仅较好地保留时间序列的全局特征,而且拟合后的时间序列和原时间序列之间的拟合误差更小。     

面向航天器测试的时序数据模式表示方法研究*

通过计算某一点与其左右两相邻点斜率的比值确定出变化点,连接这些变化点,就得到一种基于斜率变化阈值的时间序列分段线性STC表示算法。来自航天器不同分系统的真实数据集实验表明,使用STC算法作为航天器测试时间序列的模式表示方法,与其他分段线性表示算法相比,该方法具有算法简单、拟合程度高和适应能力强的特点。     

基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法

本文引入解析几何中的斜率,提出了一种新颖的基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法SEEP。对于斜率变化范围比较集中的时间序列,SEEP表示方法有着非常好的效果,与以往的分段线性表示方法相比,SEEP表示方法与原始时间序列之间的拟合误差更小,而且要小很多;对于斜率变化范围比较大的时间序列,SEEP表示方法与原始时间序列之间的拟合误差,和以往的分段线性表示方法相比,也相差不大,并且SEEP表示方法计算简单,易于实现。算法的时间复杂度仅为O（n）,     

基于时间序列线性拟合的色谱数据压缩方法

从石油录井色谱数据应用的实际需求出发,提出一种新的时间序列分段拟合算法。该算法通过一次扫描数据,根据中线距离阈值和非单调序列中极值点保持时间段阈值两个约束条件,选择反映序列趋势变化的关键点,然后线性拟合时间序列。实验结果表明该算法能够在保持原始序列主要形态的同时剔除噪音干扰,精确定位单调序列中的突变转折点,发现序列中的尖峰状态。     

基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究

为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型.该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对时间序列进行分段、数据压缩及特征值提取,最后使用k-means聚类算法对处理后的多维序列进行符号化,利用规则提取得到降雨天气模型.实验结果表明了该模型具有较好的实用价值.     

基于重要点的时间序列固定分段数分段算法

基于重要点探测技术的时间序列线性分段算法能较好地保留序列的全局特征和拟合高精确度。传统的基于重要点时间序列分段算法,只能通过误差阈值来控制分段,该方法不能预计分段数量,不能适应后期要求分段数量一定的应用。提出一种基于序列重要点的时间序列固定分段数的分段算法—PLR_FPIP,该方法借用二叉树层次遍历的思路,重新调整原方法的分段次序,使用重要点组成的直线段近似描述时间序列,该方法能够在分段数量一定的情况下对时间序列分段。实验证明,该分段算法能在固定分段数的情况下反映时间序列的主体特征,算法简单快速,整体拟合误差小。     

时间序列高阶分段表示方法

针对分段线性表示(即一阶线性函数表示)或分段常数表示(即零阶函数表示)在时间序列近似表示中拟合误差较大的问题,提出时间序列高阶函数分段表示方法。通过建立高阶函数候选集模型,利用拟合误差指标选取最优函数,为保证在分段点处连续,引入断点处约束条件;在分段点选取方式上,设定观测值变化阈值及分段区间阈值,保证压缩率的同时,保留重要点信息。实验结果表明,该算法相对于分段线性表示和分段常数表示,能更好地拟合原始序列。     

基于时间序列波动性的分段线性表示方法

为了解决现有时间序列的分段线性表示方法忽略时间序列的全局特征, 局限于局部最优的问题, 本文通过研究时间序列的趋势, 发现了时间序列的波动特性, 将时间序列的趋势变化分为上下两层, 在上下两层分别剔除趋势保持点. 实验结果表明, 该分段方法时间复杂度低、且易于实现, 在保持时间序列趋势特征的基础上, 得到的拟合误差更小.     

基于矢量斜率的分段线性拟合*

介绍了用统计矢量斜率进行平面数据点分段线性拟合的算法.对于欲拟合的一系列平面数据点,一般是有先后顺序的.首先给出了矢量斜率的定义,然后计算每个平面数据点的统计矢量斜率,根据各点矢量斜率值接近的情况,将数据点分割成组,拟合各组数据形成线段,把各线段首尾连接起来就得到了平面数据点的分段线性拟合.定义的矢量斜率包含大小和方向两方面信息,主值区间为（－4～＋4）,它在主值区间的变化与角度在（－180°～180°）区间中的变化一一对应,且它们的关系曲线有很好的线性度.使用传统斜率进行分段线性拟合,存在斜率值与角度的关系曲线线性度差、斜率取值有时趋向无穷等问题,这些问题影响了拟合的精度,并限制了算法的使用范围.矢量斜率克服了上述问题,从而提供了拟合曲线的质量,且算法可适用于任意曲线.算法时间复杂度为线性.     

基于时态边缘算子的时间序列自主分段表示法

时间序列具有数据量大、维数高和更新速度快等特点,导致一般的分段线性方法难以刻画原始时间序列的全局趋势特征.针对时间序列的特性,提出了一种基于时态边缘算子的自主分段表示方法(简称APLR_TEO),能够有效刻画出时间序列的形状特征.首先通过时态边缘算子与原始时间序列做卷积并根据关联规则得到边缘极值点;然后根据时序的变化特...     

基于时态边缘算子的时间序列分段线性表示

时间序列的分段线性表示算法通常基于单一的启发式规则,难以适用于不同数据特征的时间序列。借鉴了边缘算子的思想来提取时间序列的边缘点,提出了一种基于时态边缘算子的时间序列分段线性表示算法。在来自不同领域的公开数据集上进行的实验结果表明：与两种主要的分段线性表示算法相比,该算法具有更好的拟合性能,并且更为稳定,能够适用于各类不同数据特征的时间序列。     

一种基于重要点的时间序列分割方法

分段线性表示是时间序列降维的有效方法,其关键在于分割点的确定。在时间序列分段线性表示的基础上,提出一种新的基于重要点的时间序列分割方法。与一般方法比较相邻三点关系不同的是,将时间窗扩展为前一重要点、待考察点和一个指定时间窗组成的区间,再通过比较数据点前后模式变化来确定重要点。通过与其他7种分割方法进行实验比较,证明该方法适应能力强,不但分割结果总体质量高,在压缩率相同时具有更小的拟合误差,而且能够有效滤除噪声,发现时间序列的模式特征。     

多元时间序列相似性度量方法

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.     

一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法

针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点, 导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题, 提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法——PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能指标, 从序列中提取重要分段点的数量分布情况, 利用重要点组成的序列重新拟合原始时间序列, 为下一步数据挖掘提供基础。实验结果表明, 该方法能高效地提取出序列主要特征、拟合原始序列。     

Large deformation,rigid-plastic dynamics by an extremum principle

An extremum principle for large deformations of rigid-plastic continua which is an extension of the principle by Tamuzh is presented. Both piecewise linear and smooth yield conditions are considered. A specialization of the principle for rod structures is given and a numerical procedure is developed for determining the rigid-plastic response of structures by solving a series of quadratic programming problems. Results presented show satisfactory agreement with both numerical solutions based on elastic plastic models of the material and experimental investigations.     

时间序列的自适应误差约束分段线性表示

实际过程中采集到的时间序列数据通常是海量数据,在原时间序列数据上直接进行数据挖掘的效率通常是低下的,有时甚至不可行,因此就须将时间序列在更高的层次上进行表示。借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种自适应误差约束的分段线性表示方法,该方法在查找出时间序列特殊点的基础上,通过给定误差e进行调节,可以自动地产生拟合线段的数目。不仅可以压缩数据,去除噪声,还能得到时间序列的模式变化特征。与一般的分段线性表示相比,文中方法的拟合误差更小,适应能力更强。