基于不变特征的时间序列相似度算法研究.docx

基于不变特征的时间序列相似度算法研究
基于不变特征的时间序列相似度算法研究
摘要：时间序列数据是一类重要的数据类型，广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、气象等。时间序列相似度的计算是时间序列分析和挖掘的基础。传统的相似度算法主要基于距离度量方法，但这些方法在处理时间序列数据时存在一些问题。本文提出了一种基于不变特征的时间序列相似度算法，通过提取时间序列的不变特征，并结合动态时间规整方法来计算时间序列之间的相似度，实现了更加准确和有效的时间序列相似度计算。
关键词：时间序列；相似度算法；不变特征；动态时间规整
1.引言
时间序列数据是按照时间顺序排列并采样的数据，广泛应用于金融、医疗、气象等领域。时间序列相似度计算是时间序列分析和挖掘的基础问题，对于时间序列的聚类、分类、异常检测等任务都起到了关键作用。传统的相似度计算方法主要基于距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。然而，这些传统方法在处理时间序列数据时存在一些问题，如对时间序列的尺度不敏感、对噪声和局部变化敏感等。
2.相关工作
近年来，针对时间序列相似度计算问题，出现了许多新的算法。例如，基于时间序列形状的相似度计算方法、基于频域特征的相似度计算方法、基于子序列特征的相似度计算方法等。这些方法在一定程度上解决了传统方法存在的问题，但仍然存在一些不足之处。
3.不变特征的提取
不变特征是指在时间序列发生变化时保持稳定的特征。在时间序列相似度计算中，提取不变特征对于保持数据的内在结构非常重要。常见的不变特征包括峰谷位置、峰谷大小、变化速度等。本文通过分析时间序列的统计特征和频域特征，提出了一种基于不变特征的时间序列相似度计算方法。
4.动态时间规整方法
传统的时间序列相似度计算方法往往要求两个时间序列等长，但在实际应用中，很难找到两个等长的时间序列。为了解决这个问题，引入了动态时间规整方法。动态时间规整方法通过插值或截断来使两个时间序列等长，从而进行比较。本文结合不变特征和动态时间规整方法，提出了一种新的时间序列相似度计算算法。
5.实验与结果分析
为了评估所提出的算法的性能，我们使用了多个真实数据集进行实验。实验结果表明，所提出的算法在计算时间序列相似度时具有较高的准确性和有效性。与传统的相似度计算方法相比，该算法对时间序列的尺度不敏感，对噪声和局部变化具有较好的鲁棒性。
6.结论
本文提出了一种基于不变特征的时间序列相似度算法，通过提取时间序列的不变特征，并结合动态时间规整方法来计算时间序列之间的相似度。实验结果表明，所提出的算法在计算时间序列相似度时具有较高的准确性和有效性。未来的工作可以进一步优化和改进该算法，使其在更多的应用场景中发挥更好的性能。
参考文献：
[1]KeoghE,KasettyS.Ontheneedfortimeseriesdataminingbenchmarks:asurveyandempiricaldemonstration[J].DataMiningandKnowledgeDiscovery,2002,7(4):349-371.
[2]WangX,MueenA,DingH,etal.Experimentalcomparisonofrepresentationmethodsanddistancemeasuresfortimeseriesdata[J].DataMiningandKnowledgeDiscovery,2013,26(2):275-309.
[3]PetitjeanF,ForestierG,WebbGI,etal.Dynamictimewarpingaveragingoftimeseriesallowsfasterandmoreaccurateclassification[J].DataMiningandKnowledgeDiscovery,2017,31(3):687-712.