基于DTW距離的相似性查詢和shapelets分類算法研究.pdf

1、隨著時(shí)間序列挖掘相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，如何權(quán)衡算法效率與準(zhǔn)確性成為研究人員關(guān)注的焦點(diǎn)。由于時(shí)間序列的高維性和復(fù)雜性特點(diǎn)，通常難以既高效又準(zhǔn)確地對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析和處理。因此在不丟失關(guān)鍵信息的前提下，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕稻S處理，降低算法中對(duì)數(shù)據(jù)維度依賴性極大的運(yùn)算復(fù)雜度，以獲得高效與準(zhǔn)確兩者的平衡有一定的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文分析了時(shí)間序列挖掘算法的特點(diǎn)，重點(diǎn)對(duì)相似性查詢和分類的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，分析比對(duì)了經(jīng)典算法以及其存

2、在的問題，提出基于滑動(dòng)窗口分段的下界距離算法和基于高效子序列匹配的shapelets轉(zhuǎn)化分類算法，從理論和實(shí)際數(shù)據(jù)兩方面證明了改進(jìn)算法的可行性和有效性。主要工作如下：
　?。?）時(shí)間序列基礎(chǔ)算法分析。針對(duì)時(shí)間序列挖掘中的表示方法和距離度量方法進(jìn)行了總結(jié)與分析，列舉相應(yīng)的經(jīng)典算法進(jìn)行詳細(xì)說明，并對(duì)其進(jìn)行比較。介紹并分析了時(shí)間序列相似性查詢與分類的研究目的、算法原理、實(shí)際應(yīng)用等相關(guān)內(nèi)容。
　?。?）提出基于滑動(dòng)窗口分段的下界距離

3、算法。下界距離算法在提高時(shí)間序列相似性查詢效率、減少冗余計(jì)算等方面起非常重要的作用，現(xiàn)有的基于點(diǎn)對(duì)累積近似表示法的下界算法，相似度計(jì)算的時(shí)間代價(jià)較小，但當(dāng)時(shí)間序列振幅波動(dòng)較大時(shí)，往往不能緊致地?cái)M合時(shí)間序列。針對(duì)這一問題，在下界算法中引入滑動(dòng)窗口分段表示法，提出一種基于滑動(dòng)窗口分段的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲下界算法，構(gòu)建擬合度更高的上下邊界曲線，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行過濾，篩除相似性較差的時(shí)間序列。該算法能夠有效地簡化時(shí)間序列相似度的計(jì)算過程，降低運(yùn)算復(fù)雜度

4、，提高相似性查詢效率，且當(dāng)時(shí)間序列的振幅波動(dòng)較大時(shí)，取得較高計(jì)算精度與效率。
　?。?）提出基于高效子序列匹配的shapelets轉(zhuǎn)化分類算法。由于大量復(fù)雜的距離計(jì)算，使得整個(gè)分類過程效率非常低，會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間，現(xiàn)有的優(yōu)化算法都無法徹底解決這個(gè)問題。針對(duì)這一問題，在shapelets分類算法中引入點(diǎn)對(duì)累積近似表示法和一種高效子序列匹配算法，提出一種基于高效子序列匹配的shapelets轉(zhuǎn)化分類算法，先用點(diǎn)對(duì)累積近似表示法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行