基于云模型的时间序列分段聚合近似方法

• 作者: 李海林 郭崇慧
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 云模型 相似性 分段聚合近似
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1525-1529
• 分类号: TP18
• 字数: 3723字
• 语种: 中文

摘要

针对时间序列数据的高维特性,提出一种基于云模型的时间序列分段聚合近似方法.利用云模型的熵评判分段聚合后各子序列的数据稳定性,选取稳定性最弱的子序列再分段聚合,最终得到云模型序列,同时给出了云模型序列的相似性度量.该方法对时间序列能够有效降维,并能够自适应地识别和描述其基本特征.实验结果表明,数据压缩较大时,所提出方法能够较好地保证近似的准确性,并提高时间序列数据挖掘的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭崇慧	大连理工大学系统工程研究所	75	1223	20.0	33.0
2	李海林	大连理工大学系统工程研究所	11	388	8.0	11.0