發(fā)布時間：2017-11-24 01:00

  本文關(guān)鍵詞：時間序列相似性查詢的研究與應(yīng)用

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【摘要】：本文深入研究了多維時間序列相似性查詢的有關(guān)方法,重點分析了多維時間序列預(yù)處理技術(shù)和相似性度量方法,提出了一種改進的多維時間序列線性分段方法,并且以該分段方法為基礎(chǔ),提出了一種新的基于形態(tài)特征與動態(tài)時間彎曲距離的多維時間序列相似性度量方法,并且通過具體方法進行了相應(yīng)的論證,最后運用改進算法設(shè)計并實現(xiàn)了具體應(yīng)用。本文的主要內(nèi)容如下：1)多維時間序列數(shù)據(jù)的模式表示。多維時間序列的模式表示是多維時間序列研究的基礎(chǔ)。本文首先在PAA分段線性方法的基礎(chǔ)上提出了PAA_ERR算法,該方法能夠在時間維上對原始時間序列進行降維處理,PAA_ERR方法通過計算所有維度上擬合誤差確定分段滑動窗口的大小,最后在分段后的時間序列上提取序列的傾斜角和形態(tài)特征值作為序列的模式表示,實驗表明該算法能夠很好的對時間序列進行擬合,并且計算簡單易于實現(xiàn)。2)多維時間序列數(shù)據(jù)的相似性度量方法。本文根據(jù)多維時間序列數(shù)據(jù)的特點以及已有相似性度量算法的優(yōu)缺點,提出了基于動態(tài)時間彎曲距離的SA_DTW方法。該方法首先通過PAA_ERR算法將時間序列數(shù)據(jù)在時間維上進行降維處理,求出時間序列數(shù)據(jù)的模式表示,也就是序列各個分段的形態(tài)特征與傾斜角,最后通過求時間序列模式矩陣中不同維度之間的動態(tài)時間彎曲距離來進行相似性查詢。實驗表明,該方法能夠有效的提高相似性查詢的準確性。3)本文在上述改進算法的基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)該多維時間序列算法的原型系統(tǒng)以及將其初步運用到實際。原型系統(tǒng)主要由三個模塊所組成,分別是時間序列模式表示模塊、時間序列相似性查詢模塊以及改進算法的應(yīng)用展示模塊。前兩個模塊主要用來體現(xiàn)展現(xiàn)PAA_ERR和SA_DTW算法的實際運行效果,第三部分的展示模塊能夠提供實時數(shù)據(jù),通過采集屏幕手勢滑動的軌跡點數(shù)據(jù),來進行時間序列相關(guān)圖形的相似度比較,結(jié)果表明SA_DTW方法對這些時間序列具有較好的匹配效果。最后基于原型系統(tǒng)所完成的桌面助手應(yīng)用具有使用簡單,靈活,操作方式多樣的特點。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

【相似文獻】

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本文編號：1220421