风电机组齿轮箱的多变量时间序列故障预警

针对风电机组故障预警中，原始动态时间规整（DTW）算法无法有效度量风电机组多变量时间序列数据之间距离的问题，提出一种基于犹豫模糊集的动态时间规整（HFS-DTW）算法。该算法是原始DTW算法的一种扩展算法，可对单变量和多变量时间序列数据进行距离度量，且精度与速度较原始DTW算法更优。以子时间序列相似度距离为目标函数，使用帝国竞争算法（ICA）优化了HFS-DTW算法中的子序列长度和步距参数。算例研究表明与仅DTW算法和非参数最优的HFS-DTW算法相对比，参数最优的HFS-DTW可挖掘更多的多维特征点信息，输出的多维特征点相似序列具有更丰富细节；且基于所提算法可提前10天预警风电机组齿轮箱故障。     

改进DTW算法的心电信号相似性度量

针对时间序列相似性度量中动态时间规整（DTW）算法在序列时间轴偏移较大时易产生病态路径及匹配不准确的问题,根据心电信号自身的特性,提出一种基于心电信号最显著特征的优先匹配法。为减小算法时间复杂度,根据心电信号R波特征点位置自适应地划分弯曲路径的约束窗口。与传统算法比较,在提高准确率的同时,运行时间大幅降低。     

结合形状特征及其上下文的多维DTW

传统动态时间规整算法（Dynamic Time Warping,DTW）及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法（Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDC-DTW）。该算法首先计算多维时间序列的一阶梯度,然后对其进行采样处理,并以多维梯度矩阵表示当前时间点的形状信息及其上下文信息,最后利用DTW求解多维时间序列间的最短匹配路径。为检测算法设计的合理性,对算法进行了定性分析和定量分析,实验结果表明MDC-DTW算法设计是合理的;为检测MDC-DTW的性能,选用5个多维时间序列数据集,并与4个优异的多维DTW算法进行对比实验,实验结果表明MDC-DTW具有较高的准确率和运行效率。     

基于动态时间规整距离指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法

Wi-Fi网络中常规的基于指纹匹配室内定位算法面临信号时变现象或人为干扰的影响,导致定位精度不高。为此,提出基于动态时间规整（DTW）距离相似性指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法。首先,该算法将定位区域的Wi-Fi信号特征按照采样的先后顺序转化为时间序列类型指纹,通过计算Wi-Fi信号指纹动态时间规整距离的大小来获取定位点与样本点的相似性;然后,根据采样区域结构特征,将Wi-Fi信号指纹采集问题划分为三类基本的动态路径采样方式;最后,结合多种动态路径采样方式增加指纹特征信息的准确性和完整性,从而提高指纹匹配的准确性和定位精度。大量实验结果表明,较瞬时指纹匹配定位算法,所提算法误差范围在3m以内定位的累积错误率：路径区域匀速运动提高了10%,变速运动提高了13%;开放区域交叉曲线运动提高了9%,S型曲线运动提高了3%。所提算法在实际室内定位应用中能有效提高指纹匹配的准确性和定位精度。     

基于时间加权改进的LDTW算法

在时间序列相似性度量研究中,动态时间弯曲（dynamic time warping,DTW）是最为常用的算法之一,但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响。限制对齐路径长度DTW（DTW under limited warping path length,LDTW）和时间加权DTW（time-weighed DTW,TDTW）分别尝试解决上述两个问题中的一个,但未能同时解决DTW两方面的不足。为此提出一种综合时间权重的LDTW（time-weighting LDTW,TLDTW）算法。首先通过测量两个时间序列中时间点对的距离构建时间权值矩阵;然后在LDTW累计成本矩阵递归填充过程中融合对应的时间权值,以实现在考虑时间因素影响的同时保留有效抑制病态对齐特性。基于UCR数据集进行1-NN分类实验,实验结果显示基于TLDTW相似度量的分类准确率优于其他对比算法,且进一步对比验证了其可靠性。     

基于分段特征及自适应加权的DTW相似性度量

利用动态时间弯曲（DTW）技术在原始多元时间序列进行相似性度量时时间复杂度较高,且DTW在追求最小弯曲距离的过程中可能会出现过渡拉伸和压缩的问题。提出一种基于分段特征及自适应加权的DTW多元时间序列相似性度量方法。对原始时间序列在各个变量维度上进行统一分段,选取分段后拟合线段的斜率、分段区间的最大值和最小值以及时间跨度作为每一段的特征,实现对原始序列的大幅降维,提高计算效率。在DTW计算最佳弯曲路径的过程中为每个点设置自适应代价权重,限制弯曲路径中点列的重复使用次数,改善时间序列因过度拉伸或压缩所导致的度量精度低的问题,以得到最优路径路线。实验结果表明,该方法能很好地度量多元时间序列之间的相似性,在多个数据集上都能取得较好的度量结果。     

基于分段降维和路径修正DTW的时序特征分类器设计

针对传统的动态时间弯曲（DTW）度量方法易出现过度弯曲现象且计算复杂度高、算法效率低等问题,提出一种基于路径修正的动态时间弯曲（UDTW）度量方法。首先通过分段降维方法——分段局部最大值平滑法（PLM）有效提取序列特征信息,减少UDTW的计算代价;其次,考虑了时间序列形态特征的相似性要求,给过度弯曲路径设置动态惩罚系数,以此修正路径的弯曲程度;最后,在改进度量距离基础上,采用1-近邻分类算法对时序数据进行分类,以提高时间序列相似性度量的准确率和效率。实验结果表明,在15个UCR数据集上,UDTW度量方法与传统DTW度量方法相比具有更高的分类准确率,UDTW在其中3个数据集上能实现100%分类正确;与导数DTW（DDTW）度量方法相比,UDTW分类准确率最多提高了71.8%,而PLM-UDTW在不影响分类准确率的前提下执行时间减小了99%。     

基于MDTW的飞行动作识别算法

科学评估飞行训练质量,对提高飞行员的飞行驾驶技术以及保障飞行安全具有重要意义。动作识别是飞行评估的一项基本内容,许多评估内容都是建立在获取动作序列的基础上的。在动态时间规整（DTW）的基础上提出了一种多元动态时间规整算法（MDTW）,通过多维融合的方法进行多元时间序列相似性运算。经实际应用验证,该算法有效提升了传统DTW动作识别的效率和准确性。     

基于孪生神经网络的时间序列相似性度量

在时间序列分类等数据挖掘工作中，不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同，因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算，忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题，提出基于孪生神经网络（SNN）的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系，建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明，与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲（DTW）的1近邻（1NN）分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法，但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率，在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。     

自适应窗口的时间规整立体匹配算法

针对立体视觉中图像对应点的误匹配问题,以时间规整算法(DTW)为基础,提出了自适应窗口的立体匹配算法．根据外极线的约束,在自适应窗口内采用灰度相关技术得到长度不相等的两个灰度段作为相容的匹配序列;利用动态规划法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径．根据回溯得到的匹配路径及其坐标值得到高密度视差图．实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和良好的匹配效果．     

弹性粗粒度动态弯曲时序相似性算法

针对动态时间弯曲(DTW)算法在提高计算速度同时不能兼顾分类正确率的问题,提出了一种基于朴素粒计算思想的弹性粗粒度动态时间弯曲(CG-DTW)算法。首先,通过计算时序方差特征的方法来获取较优的时序粒度,用粒度特征代替原始序列;其次,再代入执行DTW算法,允许动态调整被比较时序粒间的弹性大小,从而获得相对最优的时序对应粒;最后,在对应最优粒的情况下计算DTW距离。同时引入下界函数的提前终止策略进一步提高CG-DTW算法效率。实验结果表明,所提算法要比经典算法运行速率提高21.4%左右,比降维策略算法正确率提高近32.3个百分点,尤其是长序列的分类,CG-DTW能够在保持正确率的情况下兼顾较高的运行效率。CG-DTW在实际应用中能适应不确定长序列分类。     

音乐旋律匹配算法的改进研究

动态时间规整(DTW)算法是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术.它通过不断计算两向量的距离来求最优的匹配路径.在采用DTW算法进行音乐旋律匹配时,需要将哼唱信号的音调平移到要对比的目标乐音的音调一致才能够计算出DTW的真正值,用来作为相似度的判断标准.但是正是由于进行了这种移调处理,使得DTW算法计算量大大增加.提出了一种与音调无关的音乐旋律的表示方法,在进行DTW算法时可以避免上下平移音调,减少旋律匹配的运算量.     

基于LDTW的动态时间规整改进算法

限制对齐路径长度的动态时间规整（LDTW）算法存在时间复杂度高和计算量大的问题。基于LDTW算法提出固定对齐路径长度的动态时间规整（FDTW）算法。通过调整LDTW算法中对齐路径长度的控制策略,由控制在某个区间改为固定到某个具体值,相应缩减累计代价矩阵中元素的计算范围。在UCR时间序列数据集上的实验结果表明,FDTW与LDTW算法的分类准确率持平,但FDTW算法在分类过程中的时间开销更小,并且能有效降低累计代价矩阵元素的计算量,提高计算效率。     

基于DTW与混合判别特征检测器的手势识别

在动态手势识别领域,动态时间规整(DTW)算法在消除不同时空表示模式之间的时间差异方面具有优势,但作为一种模板匹配算法,受限于样本库的容量大小并且缺乏统计模型框架训练,其识别效果和稳定性较差,尤其在大数据量、复杂手势和组合手势的情况下。针对上述不足,提出一种基于DTW和混合判别特征检测器(CFDF)的手势识别算法。利用DTW只对手势信号在时域进行规整,通过CFDF将手势特征的概率分布转换成二值的分段线性函数,根据允许的偏差范围分别做归0或归1处理后,再进行二次分类。实验结果表明,该算法通过舍弃无辨识度特征有效地降低了维度和噪声,手势平均识别率可达91.2%,比单独采用DTW的识别算法提高了6.0%。     

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。     

基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性

针对时间序列相似性度量中欧氏距离对异常数据敏感以及DTW距离算法效率低的问题,提出基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性方法。首先,使用初始可变滑动平均算法以及分段线性回归对原始时间序列进行数据变换,并将分段线性回归的参数(截距与距离)集作为时间序列的特征,以实现时间序列的特征提取和数据降维;然后,利用动态时间弯曲距离进行距离计算。该方法在时间序列相似性上与DTW算法的性能相近,但是在算法效率上几乎提高了96%。实验结果验证了该方法的有效性与准确性。     

基于门控递归神经网络的电网日峰值负荷预测

日峰值负荷作为非线性、非平稳且波动的时间序列,难以准确预测。提出了一种结合动态时间规整（DTW）的门控递归神经网络（GRNN）用于准确预测日峰值负荷。利用DTW距离用于匹配最相似的负荷曲线,可以捕捉负荷变化趋势。采用热编码方案对离散变量进行编码,扩展其特征从而表征对负荷曲线的影响。提出了一种基于DTW的门控递归单元（DTW-GRU）算法用于日峰值负荷预测,并在欧洲智能技术网络（EUNITE）数据集上进行了测试。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的MAPE仅为1.01%。     

基于DTW算法的肌电信号手势识别方法

为了提高肌电信号手势识别算法的准确度,增强实时性,提出了一种基于动态时间规整（DTW）算法的手势识别方法,该方法利用肌电信号（EMG）对个体间的手势进行识别。首先,采用滑动平均能量的方法对原始的EMG信号进行数据分割,探测有效动作;其次,对于分割的数据段使用平均绝对值（MAV）来提取信号特征;最后,用DTW算法将8维的EMG信号融合并计算测试样本和模版的相似度,其中采用了DTW算法寻找规整路径的方法进行了模板制作,实现了个体间的手势识别。实验结果表明,使用DTW算法对肌电信号进行手势识别,其动作识别的准确率达到96.09%,该方法计算速度快,实时性强。     

DTW语音识别算法研究与分析

研究动态时间规整(Dynamic Time Warping)语音识别算法问题,传统动态时间规整方法需要存储较大的矩阵,直接计算将会占据较大的空间,计算量也比较大,对系统硬件要求比较高。为了减小DTW算法的运算量,提高识别速度,对DTW语音识别算法进行优化改进。将局部路径约束和整体路径约束相结合,仅在一个规定的宽度内搜索动态规划路径,计算累积匹配距离。仿真实验结果表明该方法不仅可以降低运算负载,提高识别速度,而且能在一定程度上提高语音识别率。     

DTW距离的过滤搜索方法

动态时间弯曲(DTW)距离支持时间序列的多种形变,具有较高的匹配精度,是一种重要的相似性度量方法.然而,该方法计算复杂度较高,制约了其在相似性搜索中的应用.为了平衡匹配精度与计算效率之间的矛盾,提出一种过滤搜索方法.首先,构造一种计算代价较低的DTW下界距离,用其进行粗略过滤,得到候选集;然后,利用提前终止策略,优化计算候选集中序列的DTW距离,得到搜索结果;最后,对所提出方法进行实验验证,结果表明,该方法能够提高DTW距离的相似性搜索效率,且具有非漏报性.