基于二维奇异值分解的多元时间序列相似匹配方法

• 作者: 吴虎胜 张凤鸣 钟斌
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多元时间序列 模式匹配 相似性度量 2维奇异值分解
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 847-854
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 5040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.00866

摘要

多元时间序列(Multivariate Time Series, MTS)广泛应用于医学、经济、多媒体等领域。针对其相似模式匹配问题，该文提出一种基于2维奇异值分解(Two-Dimensional Singular Value Decomposition,2DSVD)的匹配方法。2DSVD是经典奇异值分解的扩展，能准确地描述MTS的本质特征。首先对MTS进行2DSVD分解；然后将MTS按行、列组成的协方差矩阵的主特征向量结合原MTS矩阵组成其模式表示矩阵，并借助Euclid范数来度量两个特征模式矩阵之间的相似程度，进而进行多元时间序列的模式匹配。最后通过与直接欧氏距离法、主成分分析、趋势距离、基于点分布特征4种相似匹配方法对3种不同数据规模的数据集进行对比实验，验证了所提方法刻画多种数据规模的多元时间序列特征的有效性和高效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凤鸣	空军工程大学装备管理与安全工程学院	162	2152	23.0	39.0
2	钟斌	武警工程大学装备工程学院	22	65	4.0	6.0
3	吴虎胜	空军工程大学装备管理与安全工程学院	32	494	11.0	22.0