基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲的時(shí)間序列相似性搜索技術(shù)的研究.pdf

1、時(shí)間序列相似性搜索是時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘算法的核心子例程，時(shí)間序列相似性搜索的效率已經(jīng)成為制約時(shí)間序列挖掘算法發(fā)展的瓶頸所在。時(shí)間序列表示和相似性度量是時(shí)間序列相似性搜索的研究基礎(chǔ)，對(duì)實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的相似性搜索任務(wù)具有至關(guān)重要的作用。
　　動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲作為一種相似性度量方法可以有效處理時(shí)間序列沿時(shí)間軸上的變形等問題，具有良好的魯棒性。然而時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常是連續(xù)增長的不間斷數(shù)據(jù)流，直接進(jìn)行相似性搜索工作會(huì)造成相當(dāng)大的存儲(chǔ)空間消耗，且可能影

2、響算法的準(zhǔn)確性和可靠性。因此需要對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理，以簡(jiǎn)潔和抽象的形式表達(dá)出原有時(shí)間序列的主要性質(zhì)，在經(jīng)過處理后的序列集上進(jìn)行相似性搜索，從而提高序列相似搜索的效率。
　　本課題在分析國內(nèi)外時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘最新研究的基礎(chǔ)上，從時(shí)間序列相似性搜索出發(fā)，研究了時(shí)間序列的分段線性表示和動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲等問題，主要完成了以下工作：
　　(1)分析時(shí)間序列相似性搜索的現(xiàn)狀及相似性搜索技術(shù)，并深入研究了時(shí)間序列分段線性表示方法和動(dòng)態(tài)時(shí)間彎

3、曲距離度量方法。
　　(2)提出并定義了轉(zhuǎn)折點(diǎn)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)優(yōu)先隊(duì)列，在此基礎(chǔ)上提出了基于斜率提取轉(zhuǎn)折點(diǎn)的分段線性表示方法。該方法選取轉(zhuǎn)折點(diǎn)優(yōu)先隊(duì)列中的點(diǎn)作為序列候選點(diǎn)，能夠在壓縮原始序列的同時(shí)提取序列的主要性質(zhì)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上取得了良好的擬合效果，且具有良好的穩(wěn)定性。
　　(3)剖析以動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲為相似性度量的搜索算法，提出了基于級(jí)聯(lián)下界的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲算法。該方法通過將多種下界函數(shù)結(jié)合，并改進(jìn)LB_K eo