时间序列趋势相似性度量方法研究

• 作者: 王兆刚 胡翰 谭章禄
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 趋势相似性 模式匹配 动态时间弯曲(DTW)
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0352

摘要

为了进一步改善和提高基于模式的时间序列趋势相似性度量效果,在时间序列分段线性表示的基础上,依据分段子序列的均值及其线性拟合函数的导数符号,实现时间序列的分段模式化,以模式之间的异同性定义模式匹配距离,借鉴动态时间弯曲(Dynamic Time Warping,DTW)的动态规划原理,提出一种动态模式匹配方法(Dynamic Pattern Matching,DPM).实验结果表明,该方法能够在不同压缩率条件下,准确度量等长时间序列的趋势相似性,而且时间消耗较低.时间序列不等长作为存在数据缺失的一种表现形式,该方法的度量效果与数据缺失比例之间的关系值得进一步的深入研究.