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基于趋势信息的时间序列分类方法
基于趋势信息的时间序列分类方法
作者:
原继东
张伟
林钱洪
王志海
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
时间序列
趋势信息
时间序列离散化
相似性度量
摘要:
大部分时间序列数据分析的一个重要组成部分是相似性度量方式.在众多相似性度量方式中,基于最长公共子序列的相似性度量方式是一种常用的有效方法,但该方法仅仅度量序列点对点的数值差异,而忽略了序列的变化趋势.为此提出一种基于趋势信息的时间序列离散化方法并用最长公共子序列进行相似性度量.该方法能够很好地度量时间序列的趋势信息.此外,还将其与现有的点对点函数线性结合.与现有相似性度量方法不同,该方法能同时考虑时间序列的趋势信息和函数距离,相似性度量方案运用最近邻分类算法规则进行分类.为了进行全面的比较,在42个时间序列数据集上测试该算法的有效性.实验结果表明,所提出的方法能有效提高时间序列分类准确率.
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文献信息
篇名
基于趋势信息的时间序列分类方法
来源期刊
中国科学技术大学学报
学科
工学
关键词
时间序列
趋势信息
时间序列离散化
相似性度量
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
计算机科学与技术
研究方向
页码范围
138-148
页数
11页
分类号
TP391
字数
7142字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0253-2778.2019.02.009
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(21)
共引文献
(28)
参考文献
(9)
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趋势信息
时间序列离散化
相似性度量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科学技术大学学报
主办单位:
中国科学技术大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-2778
CN:
34-1054/N
开本:
大16开
出版地:
安徽省合肥市金寨路96号中国科学技术大学东区
邮发代号:
26-31
创刊时间:
1965
语种:
chi
出版文献量(篇)
3220
总下载数(次)
5
总被引数(次)
23181
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:
http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:
重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
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