多元时间序列相似性度量方法

现有的多元时间序列相似性度量方法难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾。针对该问题，首先，对多元时间序列进行多维分段拟合；然后，选取各分段上序列点的均值作为特征；最后，以特征序列作为输入，利用动态时间弯曲算法实现相似性度量。实验结果表明，所提出方法参数配置简单，能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度。