基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法的开题报告.docx

基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法的开题报告
一、选题背景
时间序列相似性分析是数据挖掘、时间序列分类、时间序列预测等领域中非常重要的技术之一。在时间序列相似性分析中，动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）是一种经典的时间序列相似性度量方法，它可以有效地解决时间序列在时间轴上的偏移和变形问题。然而，由于DTW在度量时间序列相似性时侧重于扭曲距离的最小化，忽视了特征空间中的距离度量，所以它在处理高维稀疏数据时存在着一定的局限性。
线性最小距离度量学习（LinearMetricLearning-basedNearestNeighbor，LMNN）是一种能够实现特征空间中距离度量优化的方法，可以通过学习一个线性变换将数据映射到一个更具有可分性的特征空间。然而，LMNN在处理时间序列数据时需要考虑序列长度和维数的问题，因此需要进行适当的修改和扩展。
本研究将结合DTW和LMNN的优势，提出一种基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法，以提高时间序列相似性分析的准确性和效率。
二、研究内容
1.DTW算法回顾
动态时间规整（DTW）算法是一种用于比较两个时间序列之间相似度的算法。在DTW算法中，使用动态规划的方法，将两个时间序列拟合到一个更长的序列上，通过比较拟合后序列的距离来计算两个时间序列间的相似度。本研究将会回顾DTW算法的原理和应用。
2.LMNN算法回顾
线性最小距离度量学习（LMNN）算法是一种能够实现特征空间中距离度量优化的方法。在LMNN算法中，首先基于相同类别数据的最近邻之间距离的大小关系，设定目标距离，将其满足条件的最小距离缩短，不满足条件的最大距离拉大，同时保证距离度量矩阵为半正定矩阵。本研究将会回顾LMNN算法的原理和应用。
3.基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法
考虑到DTW算法和LMNN算法在处理特征空间中的距离度量优化方面存在不同的优势，本研究将结合这两种算法的优势，提出一种基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法。该方法首先使用DTW算法计算两个时间序列间的距离，然后基于LMNN算法对时间序列的特征空间的距离度量进行优化，以提高时间序列相似性分析的准确性和效率。
4.实验验证和分析
本研究将在多个时间序列数据集上进行实验验证，以比较基于DTW和基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法在分类和聚类等任务中的性能表现，并对实验结果进行分析。
三、研究意义
提出一种基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法，可以充分利用DTW和LMNN算法在时间序列相似性分析中的优势，提高时间序列相似性分析的准确性和效率。该方法可以应用于时间序列数据的分类、聚类和预测等各种应用场景中。同时，本研究还对基于DTW和LMNN的多维时间序列相似性分析方法在不同任务和数据集下性能进行了详细的探究和分析，对时间序列分析领域的进一步研究具有一定的参考价值。