交通流时间序列模式相似性度量法

针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性表示,并据此定义五种常见的时间序列形状相似性距离。使用分层聚类算法分析它们在不同的交通流状态辨识中的效果,以此确定交通流时间序列的模式相似性度量方法。以上海南北高架东侧间部分路段固定线圈检测数据为例进行了实证分析,最终确定模式距离与欧氏距离组合方式为交通时序模式相似性度量的最佳方法。     

时间序列相似性分析方法研究

在经典的时间序列相似分析方法基础上,论文讨论了一些有代表性的现代时间序列相似性分析方法,对其基本思想加以分析和提炼,总结了这些方法的优缺点,为时间序列分析研究提供了较为完整的成果概览。     

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。     

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.     

基于模式距离度量的时间序列相似性搜索

时间序列的相似性搜索是时间序列知识发现的重要方面。该文提出了一种新的基于距离度量的时间序列相似性搜索算法。该算法采用分段线性表示，同时使用改进的模式距离来度量序列间的距离。     

水文时间序列相似性挖掘系统

时间序列分析正成为数据挖掘研究的热点,本文讨论了时间序列相似性研究的现状和典型方法,介绍了水文时间序列相似性系统的设计与实现,详细分析了系统采用的相似性度量方法。     

时间序列相似性度量的研究

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。     

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。     

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.     

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WSTB的时间序列相似搜索算法

提出了基于WSTB（Weighted Shape To Bit-vector）的相似搜索方法,该方法在线性分段的基础上建立时问序列曲线箱,而且创立具有相似形状的时序子序列箱后建立相应的索引,对给定序列和相似序列距离的快速计算,并根据查询的时间序列的特征确定相应的权重,不需要逐个检查子序列箱内容就可以进行快速索引。WSTB方法避免了进行逐个距离比较而造成的巨大的计算量,从而明显地提高搜索效率。最后验证了方法的通用性和有效性。     

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。     

一种时间序列相似搜索中提前终止效率的估算方法

提前终止(Early Abandon)是在受限的相似搜索中的一项技术,在提高时间序列相似搜索的效率,减少冗余计算中取得成功应用.但是以往的工作中提前终止的效率往往都只是通过大量的实验测试来体现,而缺少一种理论化的方法.从理论上提出了一种对提前终止技术的实际效率的估算方法,采用统计概率的方式分析了提前终止技术在时间序列相似搜索中的效率,同时对理论结果进行了实验验证.实验结果表明,理论上的估计方法在一定程度上可以估算出提前终止的效率,为时间序列相似搜索的实际效率计算提供了理论工具.     

一种复合高维时间序列相似性搜索方法

用浮动搜索算法对时间序列进行特征选择得到低维特征参数,采用WSTB方法实现对高维时序的相似性搜索。首先用浮动搜常算法对高维时间序列降维处理,得到特征参数后进行样本线性分段,建立时序曲线箱和相应索引。其次对样本序列和相似距离进行快速计算,不用逐个检查子序列箱的内容就进行快速索引。最后还验证了该疗法的通用性和有效性。     

带弱通配符的模式匹配及其在时序分析中的应用

针对模式匹配的准确性和灵活性问题,提出了一种基于弱通配符的匹配算法,以快速定位重要的时间点,辅助用户决策。首先通过数据预处理得到编码字符串序列,然后定义具有特殊语义的弱通配符及区间长度,最后设计一种高效的模式匹配算法。在时序分析中,模式反映了数据的变化趋势,预示着事件的发生。传统的精确匹配受噪声的影响比较大,匹配的灵活性低。通过添加弱通配符可以兼顾匹配过程的灵活性和准确性。油田产量与股票交易数据实验表明,所提方法较精确匹配而言,能够更有效地找到符合用户要求的模式。     

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.     

基于聚类的区间数时间序列的索引方法

在时间序列数据库中,大多数现有的相似性搜索方法都集中在如何提高算法的效率,而对于由不精确数据组成的时间序列如何进行相似性搜索,则研究比较少,不精确数据经常用区间数据来表示;通过识别区间数时间序列中的重要区间数,使得区间数时间序列的维数大幅度降低,该文针对由区间数组成的时间序列,提出了一种基于低分率聚类的索引方法。实验表明,该方法加快了区间数时间序列的查找过程,不会出现漏报现象。     

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.     

相似时间序列挖掘方法

马尔可夫状态转移矩阵描述了随机过程的动态特性，而时间序列可以认为是这一动态特性的外在体现，将二者有效地结合起来为相似时间序列挖掘提供了一种有效的新方法。     

基于n阶原子模板的时间序列相似匹配算法

本文以时间序列一、二阶原子模式的定义为基础,推导基于n阶原子模式的构造,研究了原子模式之间的偏序相似关系,使得序列能进行细腻的比较,并由此提出了基于模板匹配的算法。实验表明,基于模板匹配的算法与同类方法和传统方法比较在精度上和性能上都有较大优势。