基于自适应小波分解的时间序列分类方法

时间序列分类即通过构建分类模型建模时间序列中的特征来实现对该时间序列的归类,是时间序列挖掘的重要研究分支。现有的时间序列分类方法多数从时域的角度对时间序列进行建模,忽视了时间序列中隐含的频域信息,而时间序列往往同时蕴含着多种不同变化速率的变化模式,这些变化模式在时域上相互叠加,使得时间序列的变化规律变得比较复杂,因此仅从时域的角度进行建模,难以有效地从复杂的规律中捕获其蕴含的多种相对简单的规律。提出一种基于自适应多级小波分解的神经网络方法AMWDNet,使用自适应小波分解建模时间序列中的多级时频信息,自适应小波分解模块能够同时从时域和频域的角度出发,对时间序列中蕴含的多种变化模式进行有效分解,通过使用长短期时间模式提取模块分别建模时间序列中的长期和短期时间模式。选取时间序列分类任务中8个主流的方法作为基准方法,在UCR数据集仓库中的8个数据集上进行对比实验,结果表明,AMWDNet在其中的7个数据集上取得了最高的分类准确率,相比于次优的基准方法提升了0.1~2.2个百分点,整体分类性能优于MLP和FCN等基准方法。     

基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测

时间序列异常检测旨在发现对应时序特征中不符合一般规律的特异性模式,是机器学习领域重要的研究方向之一.然而,现有的时序异常检测方法大多为单模态学习,忽略了时序信息在多模态空间上不同特征分布的关联性和互补性,不能充分利用已有信息进行有效地模式挖掘,从而造成检测效果差等问题.为此,提出了一种基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测模型.首先,将原始时间序列转换至频域空间,构造多模态时间序列表示.其次,提出多模态生成对抗网络模型,针对多模态时间序列,实现正常时序信息关于时域和频域特征分布的无监督联合学习.最后,通过将异常检测问题转化为时间序列在时域和频域空间的重构度量问题,从时域空间和频域空间2个方面度量时间序列的异常值,实现更有效的异常检测.在时间序列数据集合UCR和MIT-BIH中的6个真实数据集的实验结果表明,在异常检测任务上相较于传统单模态异常检测方法,提出方法在AUC和AP这2个性能指标上最高分别提升了12.50％和21.59％,证明了方法的有效性.     

一种时间序列鉴别性特征字典构建算法

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似（symbolic Fourier approximation）和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同滑动窗口长度动态地选择保留的最优傅里叶值的个数,而且特征字典构建过程中缺少从生成的海量特征中对鉴别性特征进行有效选择的算法.为此,提出一种鉴别性特征字典构建算法.首先,提出一种针对不同长度滑动窗口学习最优单词长度的基于Fourier近似的可变长度单词抽取方法;其次,构建了一种新的特征鉴别性评价指标,并依据其动态阈值对生成的特征进行选择.实验结果表明,基于构建的特征字典的逻辑回归模型不仅分类精度高,而且可以有效发现预测过程中的鉴别性特征.     

基于趋势特征的时间序列符号聚集近似表示方法

针对时间序列数据降维过程中易丢失趋势特征信息的问题,提出一种基于趋势特征的时间序列符号聚集近似表示方法,除保留各序列分段的均值特征外,采用分段的趋势距离因子及趋势形态因子共同描述序列趋势特征;并给出了满足下界密封性的距离度量方法,从而更好地表示具有不同趋势特征的时间序列。在公共数据集上的实验结果表明,该方法在分类误报率、降维比率等方面比符号聚集近似方法（SAX）和基于趋势距离的时间序列符号近似表示方法（SAX＿TD）有10%以上的下降,并具有更好的下界密封性。实验结果证明,该算法在进行时间序列压缩的同时充分保留时间序列的趋势变化形态,从而提高时间序列数据挖掘的效率。     

一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法

时间序列数据的特征表示方法是时间序列数据挖掘任务的关键技术,符号聚合近似表示(SAX)是特征表示方法中比较常用的一种。针对SAX算法在各序列段表示符号一致时无法区分时间序列间的相似性这一缺陷,提出了一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法(SAX_SM)。由于时间序列有很强的形态趋势,因此文中提出的方法选用起点和终点来表示各个序列段的形态特征,并使用各序列段的形态特征和表示符号来近似表示时间序列数据,以将其从高维空间映射到低维空间;然后,针对起点和终点构建始末距离来计算两序列段间的形态距离;最后, 结合 始末距离和符号距离定义一种新的距离度量方式,以更客观地度量时间序列间的相似性。理论分析表明,该距离度量满足下界定理。在20组UCR时间序列数据集上的实验表明,所提SAX_SM方法在13个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),而SAX只在6个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),因此SAX_SM具有比SAX更优的分类效果。     

面向复杂时间序列的k近邻分类器

基于时序对齐的k近邻分类器是时间序列分类的基准算法.在实际应用中,同类复杂时间序列经常展现出不同的全局特性.由于传统时序对齐方法平等对待实例特征并忽略其局部辨别特性,因此难以准确、高效地处理此类具有挑战性的时间序列.为了有效对齐并分类复杂时间序列,提出了一种具有辨别性的局部加权动态时间扭曲方法,用于发现同类复杂时间序列的共同点以及异类序列间的不同点.同时,通过迭代学习时间序列对齐点的正例集与负例集,获取每条复杂时间序列中每个特征的辨别性权重.在多个人工和真实数据集上的实验结果表明了基于局部加权对齐策略的k近邻分类器所具有的可解释性与有效性,并将所提出方法扩展至多变量时间序列分类问题中.     

融合趋势信息的时间序列符号聚合近似方法

为解决符号聚合近似方法（SAX）表示时间序列时忽略序列局部趋势的问题,提出一种融合形态趋势信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法以子序列段中的最大值和最小值以及它们两者之间的相对位置为依据,定义一种新的趋势指标来描述子序列段的趋势,并使用融合趋势指标的符号矢量来近似表示时间序列。针对所提表示方法,给出一种新的距离度量方法,并在UCR数据集和电机转矩数据集上进行分类实验,实验结果表明,所提方法在绝大多数数据集上获得了较SAX方法更高的分类准确率,能够有效弥补SAX方法表示时间序列时忽略局部趋势的不足。     

嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林算法

近年来,时间序列分类问题的研究受到了广泛关注。先进的时间序列分类方法通常建立在良好的特征表示的基础之上。Shapelet是时间序列中具备鉴别性的子序列,可有效表达时间序列的局部形状特征。然而,高昂的计算成本大大限制了基于Shapelet的时间序列分类方法的实用性。除此之外,传统的Shapelet仅能描述欧氏距离度量下子序列的形状特征,因此极易受到噪声干扰并难以挖掘子序列中蕴含的其他类型的鉴别性信息。为应对上述问题,提出了一种新的时间序列分类算法——嵌入典型时间序列特征的随机Shapelet森林。该算法基于以下3个关键策略：1)随机选取Shapelet并限制Shapelet的作用范围以提高效率;2)在Shapelet中嵌入多个典型时间序列特征以提高算法对不同分类问题的适应性,并弥补随机选取Shapelet带来的精度损失;3)在新的特征表示的基础上构建随机森林分类器以确保算法的泛化能力。112个UCR时间序列数据集上的实验结果表明,本文算法的准确性超越了基于Shapelet精确搜索和Shapelet转换技术的STC算法,以及多个其他类型的先进时间序列分类算法。此外,广泛的实验对比验证了本文...     

基于扩展符号聚集近似的水文时间序列异常挖掘

水文时间序列异常挖掘目前大多采用基于距离的方法。为了克服该方法耗时长、计算量大的缺点,采用一种符号化算法,用扩展符号聚集近似对序列符号化表示,再对字符串进行距离度量,并以太湖流域小梅口站逐日水位数据为例进行验证。实验表明该方法的挖掘结果更全面,运算效率很高,更适合处理大规模数据集。     

对比保序模式挖掘算法

针对现有的对比序列模式挖掘方法主要针对字符序列数据集且难以应用于时间序列数据集的问题，提出一种对比保序模式挖掘（COPM）算法。首先，在候选模式生成阶段，采用模式融合策略减少候选模式数；其次在模式支持度计算阶段，利用子模式的匹配结果计算超模式的支持度；最后，设计了动态最小支持度阈值的剪枝策略，以进一步有效地剪枝候选模式。实验结果表明，在6个真实的时间序列数据集上，在内存消耗方面，COPM算法至少比COPM-o(COPM-original)算法降低52.1%，比COPM-e(COPM-enumeration)算法低36.8%，比COPM-p(COPM-prune)算法降低63.6%；同时在运行时间方面，COPM算法至少比COPM-o算法降低30.3%，比COPM-e算法降低8.8%，比COPM-p算法降低41.2%。因此，在算法性能方面，COPM算法优于COPM-o、COPM-e和COPM-p算法。实验结果验证了COPM算法可以有效挖掘对比保序模式，发现不同类别的时间序列数据集间的差异。     

基于SAX方法的时间序列分类问题的多阶段改进研究

分类问题是数据挖掘中的基本问题之一,时间序列的特征表示及相似性度量是时间序列数据挖掘中分类、聚类及模式发现等任务的基础。SAX方法是一种典型的时间序列符号化表示方法,在采用该方法的基础上对时间序列进行分类,不仅可以有效地降维、降噪,而且具有简单、直观等特点,但是该方法有可能造成信息损失并影响到分类结果的准确性。为了弥补信息损失对分类结果的影响,采用了集成学习中大多数投票方法来弥补BOP表示后的信息损失,从而提高整个分类器的效率。针对一些样本在BOP表示中都损失了相似的重要信息,以至于大多数投票无法进一步提高分类效率的问题,进一步提出了结合集成学习中AdaBoost算法,通过对训练样本权重的调整,从而达到以提高分类器性能来弥补信息损失的效果。实验结果表明,将BOP方法与集成学习相结合的方法框架,不仅能很好地处理SAX符号化表示中的信息损失问题,而且与已有方法相比,在分类准确度方面也有显著的提高。     

一种符号化的授时偏差预测方法

提出了一种通过符号化方法对授时系统时间偏差进行预测的方法。该方法利用矢量拟合来表达时间序列的走势形态,采用聚类算法对形态进行聚类,然后根据聚类结果得到符号序列,并用不完全抽取方法来抽取序列模式。预测时,可根据学习得到的模式集来对新序列做出预测分析。通过对授时系统误差数据的实验表明,该方法可以对时间偏差进行较好预测,并可对预测的数值进行校准,从而进一步提高授时精度。     

基于OLPP符号表示的时间序列分类算法

基于符号表示的时间序列分类方法是时间序列数据挖掘的关键技术.大部分现有方法主要针对单个时间序列样本进行符号表示,没有考虑样本间的近邻关系对符号化分类的影响.对此提出一种基于正交局部保持映射(Orthogonal Locality Preserving Projection,OLPP)的时间序列符号表示方法.使用OLPP...     

基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法

针对时间序列的数据挖掘将时间序列数据转换为离散的符号序列, 提出了一种基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法。该方法采用了滑动窗口的方法将时间序列分割, 每个分段采用多个斜率表示, 最后采用K-均值聚类算法对斜率表示的分段进行聚类, 实现时间序列的符号化。实验证明了该方法的有效性与准确性。     

时间序列多尺度异常检测方法

针对时间序列异常模式检测大多采用线性模式分割方式的局限性,研究了在Haar小波变换多尺度特征的基础上,结合时间序列模式分割技术,提出一种时间序列多尺度异常检测方法。该方法首先通过小波变换压缩时间序列,把时间序列分解在不同的尺度上;再利用二次回归模型将分解后的时间序列分割成可变长度的模式序列,计算模式异常值;最后重构原时间序列,检测原时间序列中的异常模式。实验结果表明,该方法可以有效地检测异常,而且可以从不同分解级数的压缩时间序列中检测多尺度异常模式。     

基于点分布特征的多元时间序列模式匹配方法

多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列.基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画多元时间序列形状特征的模式匹配方法.首先,提取多元时间序列样本的局部重要点,作为模式描述的方式;然后,根据重要点的统计分布特点构建特征模式向量,并借助Euclid范数来度量两个特征模式向量之间的相似程度,进而进行多元时间序列模式匹配.采用该方法进行模式匹配,充分利用了序列的全局形状特征.实验结果表明,基于点分布特征的多元时间序列模式匹配能够有效地刻画序列的形状特征,且能处理多种规模的序列数据.     

基于数学形态学的时间序列相似性度量研究

时间序列相似性度量在挖掘时间序列模式,提取时间序列关联关系上发挥着重要作用。分析了当前主流的时间序列相似性度量算法,分别指出了各度量算法在度量时序数据相似性时存在的缺陷,并提出了基于数学形态学的时间序列相似性度量算法。通过将归一化的时间序列二值图像化表示,再引入了图像处理领域中的膨胀、腐蚀操作对时序数据进行形态变换分析,提高相似时序数据部分的抗噪性,同时又不降低时序数据非相似部分间的差异度,实现时序数据相似性度量分类精度的提高。在八种时间序列测试数据集合上进行分类实验,实验结果表明提出的基于数学形态学的时间序列相似性度量算法在时间序列分类精度上得到有效改善,相比于DTW相似性度量算法,分类精度平均水平提升了8.74%,最高提升20%。     

基于Shapelet剪枝和覆盖的时间序列分类算法

时间序列shapelets是时间序列中能够最大限度地表示一个类别的子序列.解决时间序列分类问题的有效途径之一是通过shapelets转换技术,将shapelets的发现与分类器的构建相分离,其主要优点是优化了shapelets的选择过程,并能够灵活应用不同的分类策略.但该方法也存在不足:一是在shapelets转换时,用于产生最好分类结果的shapelets数量是很难确定的;二是被选择的shapelets之间往往存在着较大的相似性.针对这两个问题,首先提出了一种简单有效的shapelet剪枝技术,用于过滤掉相似的shapelets;其次,提出了一种基于shapelets覆盖的方法来确定用于数据转换的shapelets的数量.通过在多个数据集上的测试实验,表明了所提出的算法具有更高的分类准确率.     

一种基于关键点的SAX改进算法

SAX(symbolic aggregate approximation)是一种符号化的时间序列相似性度量方法,该方法在对时间序列划分时,采用了PAA算法的均值划分,但均分点无法有效描述序列的形态变化,导致序列间对应分段均值相似的情况下,SAX无法有效区分序列之间的相似度.在SAX算法的基础上,提出了基于关键点的SAX改进算法(KP_SAX),该算法的相似性度量公式既可描述时间序列自身数值变化的统计规律,又可描述时间序列形态变化.实验结果表明:KP_SAX虽然部分提高了算法的复杂度,但可在SAX算法无法计算序列相似度的情况下,有效计算各序列间的相似度距离,达到了改进的目的.