多元时间序列模式匹配方法研究
针对多元时间序列模式匹配的方法难以高效、准确地刻画序列相似程度的问题, 在考虑变量的量纲和特征 差异的基础上, 对多元时间序列进行多维分段拟合; 然后, 选取各个变量维度上拟合线段的倾斜角和时间跨度作为模 式的描述方式, 提出一种基于动态时间弯曲(DTW) 的多元时间序列趋势距离匹配方法. 实验结果表明, 所提出的模 式匹配方法对由连续型变量组成、时间跨度较大且体现一个连续、完整动作过程的多元时间序列, 具有较好的匹配 效果.
针对多元时间序列模式匹配的方法难以高效、准确地刻画序列相似程度的问题, 在考虑变量的量纲和特征 差异的基础上, 对多元时间序列进行多维分段拟合; 然后, 选取各个变量维度上拟合线段的倾斜角和时间跨度作为模 式的描述方式, 提出一种基于动态时间弯曲(DTW) 的多元时间序列趋势距离匹配方法. 实验结果表明, 所提出的模 式匹配方法对由连续型变量组成、时间跨度较大且体现一个连续、完整动作过程的多元时间序列, 具有较好的匹配 效果.