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基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘
基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘
时间序列
数据挖掘
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基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘技术，比较实用
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基于分段聚合时间弯曲距离的时间序列挖掘 (2011年)
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针对时间序列的相似性度量问题，提出基于分段聚合时间弯曲距离的时间序列挖掘方法。首先运用经典分段聚合近似方法来对时间序列进行数据变换，实现时间序列的特征提取和数据降维。然后利用动态时间弯曲距离进行距离计算，最后将其应用于时间序列聚类和分类的数值实验中。新方法不仅过程简单、易于实现，而且实验结果表明其平均分类错误率与传统分段时间弯曲相比，几乎降低了50%。同时，新方法在运行时间和聚类挖掘结果上都具有一
基于动态弯曲的时间序列异步相关性分析
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基于Sequitur的时间序列异步周期模式挖掘 (2012年)
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现有的时间序列异步周期模式挖掘方法是在获取1-pattern有效段及周期的基础上再以枚举法得到i-patterns，时间复杂度较高。为解决该问题，提出一种改进的异步周期模式挖掘方法。在时间序列符号化后，使用基于Sequitur的候选模式算法获取候选i-patterns及其事件位置序列，通过基于OEOP的i-patterns有效段生成算法得到1-pattern和i-patterns的有效段及周期，从
论文研究-基于动态弯曲的时间序列异步相关性分析.pdf
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鉴于相关性分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性，提出一种基于动态时间弯曲的时间序列异步相关性分析方法。利用动态时间弯曲算法在时间序列数据中获得最优弯曲路径，将路径元素扩展为反映原始时间序列异步相关性的新序列，通过计算新序列之间相关系数来实现原始时间序列的异步相关性度量，进而克服传统方法局限于同步相关性分析的问题。数值实验表明，该方法拓展了时间序列数据的相关性分析研究，具有较强的鲁棒性。
论文研究-CSDTW:一种时间序列流上的受限动态弯曲距离.pdf
浏览：108
针对SPRING提出的使用精确DTW距离造成弯曲矩阵中有许多无用的计算数据格的不足, 提出一种受限的动态时间弯曲距离CSDTW。通过限制某时刻弯曲路径的弯曲程度, 同时结合DTW上的提前终止算法, 以减少无用数据格的出现。实验对比表明, CSDTW能够避免大量冗余数据格的计算, 加快流环境下精确DTW处理的效率。
基于分段线性方法的瓦斯浓度时间序列模式表示
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采用分段线性表示方法对瓦斯浓度时间序列进行模式表示后可换来较小的存储和计算代价,只保留了时间序列的主要形态,去除了细节干扰,更能反映出时间序列的自身特征,有利于提高数据挖掘的效率和准确性。
论文研究-基于特征点分段的多元时间序列相似性搜索.pdf
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提出了一种基于特征点分段的多元时间序列相似性搜索算法，提取所定义的用于分段的特征点，分段后将原时间序列转化为模式序列，该模式序列能够很好地保留原序列的全局形状特征，再用分层匹配的方法进行相似性搜索。...
论文研究-基于趋势转折点的时间序列分段线性表示.pdf
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在总结分析序列趋势变化特点的基础上，提出了一种基于趋势转折点的时间序列分段线性表示算法。首先定义了趋势转折点作为时间序列分段点的备选集，以点到区域的距离度量趋势转折点的重要性，再根据给定的阈值选择重要...
论文研究-一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法.pdf
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针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点, 导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题, 提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法——PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能...
基于时间序列预测的混合启发式挖掘器
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基于ARMA模型的时间序列挖掘.pdf
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基于ARMA模型的时间序列挖掘，合肥工业大学，硕士学位论文，2013年
CSDTW: 一种时间序列流上的受限动态弯曲距离 (2012年)
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针对SPRING提出的使用精确DTW距离造成弯曲矩阵中有许多无用的计算数据格的不足, 提出一种受限的动态时间弯曲距离CSDTW。通过限制某时刻弯曲路径的弯曲程度, 同时结合DTW上的提前终止算法, 以减少无用数据格的出现。实验对比表明, CSDTW能够避免大量冗余数据格的计算, 加快流环境下精确DTW处理的效率。
基于提前终止的加速时间序列弯曲算法 (2010年)
浏览：142
动态时间弯曲(DTW)距离是时间序列相似搜索的一种重要距离度量，但其精确计算是一个性能瓶颈。针对此问题，提出一种名为EA_DTW的方法用于加速DTW距离的精确计算，该方法在计算累积距离矩阵中每个方格的距离时都判断其是否超过阈值，一旦超过则提前终止其余相关方格的距离计算；并对EA_DTW的过程进行了理论分析。实验对比表明，EA_DTW能够提高DTW的计算效率，在阈值与DTW距离相比较小时更加明显。
分段线性表示.rar_分段线性_分段线性表示_时间序列_时间序列 分段_时间序列分段
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时间序列的分段线性表示（自底向上和自顶向下）的程序
论文研究-一种基于特征点的时间序列分段线性表示 .pdf
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一种基于特征点的时间序列分段线性表示，吴德，，时间序列是一种重要的数据对象，在现实世界许多领域广泛存在。由于时间序列海量和复杂的数据特点，直接在时间序列上进行数据挖掘
论文研究-基于形态相似距离的时间序列相似性度量.pdf
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针对欧几里德距离描述分段趋势的不足和各种模式距离对应分段之间距离值的离散化问题，提出一种基于形态相似距离的时间序列相似性度量方法，标准数据集上完成的识别和聚类实验表明了该方法的可行性和有效性。
论文研究-基于边界距离的时间序列聚类 .pdf
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基于边界距离的时间序列聚类，李俊奎，王元珍，聚类的关键是定义对象之间的相似度或不相似度。提出了一种基于边界的时间序列距离度量DLB_HUST ，较之已存在的基于边界的时间序列距
论文研究-基于多尺度的时间序列固定分段数线性表示.pdf
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针对目前的时间序列线性表示方法多采用启发式方法提取局部特征点作为分段点，容易陷入局部最优化，不能很好地表示时间序列全局特征，而且多采用单一的拟合误差作为阈值，不能准确预计分段数量，不利于后期进行的时间序列分析应用的问题。提出了一种新的固定分段数的表示方法——PLR_BTBU，首先根据二叉树层次遍历的思想，提取时间序列全局特征点将时间序列初始分段，再通过斜率变化特征将整个时间序列符号化，以各初始分段
基于云模型的时间序列分段聚合近似方法
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基于因子模型和动态规划的多元时间序列分段方法
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针对经典动态规划分段算法只适用于低维时间序列的问题,提出一种基于因子模型和动态规划的多元时间序列分段方法.首先利用增量聚类自动对变化趋势相似的变量序列进行聚类,然后引入动态因子模型使降维后的低维多元时间序列能够最大限度反映原始多元时间序列的整体变化趋势,最后利用动态规划在低维多元时间序列的架构上实现高维多元时间序列的分段.实验结果表明,所提方法对变量个数较多的多元时间序列数据具有良好的分段效果.
基于序列移动距离的用户行为挖掘与相似度计算
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基于时间序列趋势转折点的分段线性表示 (2010年)
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在充分利用时间序列时变特征的基础上,以有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据为目标,提出了基于时间序列趋势转折点的分段线性表示方法。该方法在有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据的同时,能够随着时间序列长度的增长对序列进行划分,具有高效、实现方法简便、效果直观的优点,对于不同领域的数据适应性良好。
论文研究-基于分段式序列图片集的运动恢复结构.pdf
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在现有增量式算法的基础上，提出基于分段式序列图片集的方法，将序列图片集按照相似度划分为小集合，对每个小集合进行并行计算，减少误差累积量和重建时间，最后再用BA进行全局优化。实验结果表明，该方法能在保持...
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为了更好地体现时间序列的形态特征，并探索更适合于较长时间序列之间相似性度量的方法，在动态时间弯曲算法的基础上进行改进，提出了基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法。对时间序列进行多层次分段，并从分段...
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根据时间序列流数据的变化情况，分析数据流的状态，提出一种有限自动机的分段方法，它通过分析时间序列流中数据所处的状态，进而发现其中的变化点，并以变化点作为段的两端，从而完成时间序列的分段。实验表明，这种...
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在充分利用时间序列时变特征的基础上，以有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据为目标，提出了基于时间序列趋势转折点的分段线性表示方法。该方法在有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据的同时，能够随着时间序列...
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针对时间序列数据，提出一种新的基于动态时间弯曲的下界技术，该技术首先基于分段聚集近似的线性表示对原始序列进行降维，同时生成查询序列的网格最小边界矩形近似表示，然后利用基于动态时间弯曲距离对两者下界距离...
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