一种基于信息熵和DTW的多维时间序列相似性度量算法

• 作者: 乔美英 刘宇翔 陶慧
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多维时间序列 相似性 动态时间规整 马氏距离 信息熵
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2019.02.001

摘要

提出一种基于信息熵和动态时间规整(DTW)的多维时间序列相似性度量的方法.首先,基于马氏距离(mahalanobis distance)的DTW,不仅考虑了多维时间序列的各个变量间的相互关系,而且对于长度不同的时间序列,通过动态规整可以进行准确地对齐.其次,利用信息熵理论,通过最小化损失函数,对马氏距离矩阵进行学习,来获得全局最优的马氏矩阵.为了验证所提算法的效果,选用UCI数据集中的5个数据集,采用最近邻分类算法对其进行分类实验.实验结果表明:该算法相比于其他算法,具有较高的分类准确率,且时间消耗较少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔美英	河南理工大学电气学院	30	109	6.0	9.0
3	陶慧	河南理工大学电气学院	19	88	6.0	8.0
4	刘宇翔	河南理工大学电气学院	4	5	1.0	1.0