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文檔簡介
1、隨著社會經(jīng)濟、計算機信息技術和存儲技術的不斷發(fā)展,在日常生活和科學研究領域中,逐漸積累了大量的有重要參考價值的數(shù)據(jù)。如何從這些寶貴數(shù)據(jù)中挖掘出我們需要的知識已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領域研究的熱點問題。
時間序列作為一種重要的按時間先后順序排列的數(shù)據(jù)形式,反映了屬性值在時間或空間順序上的特征。時間序列的分類、聚類、異常檢測、建模、相似性查詢等操作可以實現(xiàn)有價值知識的提取。目前時間序列數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要研究方向。
2、 由于時間序列具有數(shù)據(jù)量大、噪聲干擾嚴重和短期波動頻繁等特點,直接在原始時間序列上進行相似性查詢、分類聚類、模式挖掘等操作,很難得到滿意的結(jié)果。因此,開展時間序列的降維研究是十分有必要的。許多學者提出了時間序列的線性擬合、線性分段等降維方法,在刻畫時間序列主要形態(tài)的同時,忽略那些微小的細節(jié),把握局部特征,從而保持了序列主要特征的不變性,極大提高數(shù)據(jù)挖掘的效率,達到簡化計算量的目的。
本文通過對時間序列線性表示的深入研究
3、,開展了如下的研究工作。
(1)提出了一種精確的時間序列線性擬合方法。算法首先通過判斷連接相鄰點所成線段的斜率變化來選擇時間序列中的轉(zhuǎn)折點,然后將這些點與時間序列的極值點合并作為關鍵點,用這些關鍵點組成的序列擬合原時間序列。這種線性擬合算法在剔除了噪聲的同時,能更精確的定位時間序列中的關鍵點。實驗結(jié)果表明,該方法能更好的近似表示原時間序列。和已有的方法相比,該方法擬合后的時間序列和原時間序列之間的擬合誤差更小。
4、 (2)給出了一種基于函數(shù)的時間序列分段線性表示方法??紤]到時間序列的時間特性對于不同區(qū)段的影響,以及時間序列數(shù)據(jù)動態(tài)增長的實際情況,在RPAA(ReversedPiecewise Aggregate Approximation)和PAA(Piecewise Aggregate Approximation)方法的基礎上,提出了一種新的時間序列分段線性表示方法FPAA(Function Piecewise AggregateApprox
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