基于形态距离及自适应权重的相似性度量

针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差。对此,文中提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法。该算法首先利用 趋势滤波对原始待比较序列进行降维,压缩;其次引入形态距离计算两时间序列的距离矩阵,最后利用自适应赋权的距离函数抽取出各个子序列所含的信息量差异并结合动态时间弯曲完成最终时间序列相似度量。实验表明该算法有更强的鲁棒性,能够更好的利用序列的形态特征完成宏观的相似性度量,同时在处理复杂数据时更加精确,高效,稳定。     

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%。     

基于涨落模式的时间序列相似性度量研究

时间序列形态相似性挖掘是目前时间序列数据挖掘研究的热点,然而由于时间序列数据背后真实系统的复杂性,加上观测条件的影响,时间序列会呈现多种相似性变形,如振幅伸缩、振幅漂移、线性漂移等。相似性变形并不会改变序列的形态特征,但现有的ED、DTW和L_p距离等相似性度量算法均不能有效支持识别各类相似性变形。本文首次提出涨落模式(FP)的概念,以涨落模式保存原序列的趋势变化信息,利用最长公共子序列算法计算涨落模式的相似度,消除振幅伸缩、振幅漂移和线性漂移等对相似性挖掘带来的影响,实现基于涨落模式的时间序列相似性度量。设置仿真数据集检验FP相似性度量的相似性变形支持性,同时在真实数据集上进行分类,依据分类准确性对算法鲁棒性进行评估,验证了本文提出的基于涨落模式的相似性度量算法在各类相似性形变上的有效支持性。     

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...     

基于加权动态时间弯曲的多元时间序列相似性匹配方法*

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.     

基于形态模式的时间序列相似性度量算法

时间序列的特征表示与相似性度量是时间序列数据挖掘的重要基础。针对现有的序列表示方法难以具体反映序列的形态变化趋势,导致相似度量结果不精确的问题,提出一种新的基于形态模式的相似性度量算法。该算法在分段线性表示的基础上,根据序列在不同时段的斜率变化情况,划分序列的分段形态模式并用特殊的字符进行表示,把时间序列转换成字符串序列,利用最长公共子序列方法计算字符串序列的距离作为时间序列之间的距离。最后通过实验验证该方法的有效性。理论分析和实验证明该方法对数据点的值不敏感,能够减少噪声的干扰,而且具有较高的准确性。     

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.     

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.     

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.     

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。