本文關(guān)鍵詞：時(shí)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(shí)間序列相似性查詢的有關(guān)方法,重點(diǎn)分析了多維時(shí)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(jìn)的多維時(shí)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(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離的多維時(shí)間序列相似性度量方法,并且通過(guò)具體方法進(jìn)行了相應(yīng)的論證,最后運(yùn)用改進(jìn)算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了具體應(yīng)用。本文的主要內(nèi)容如下：1)多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模式表示。多維時(shí)間序列的模式表示是多維時(shí)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(shí)間維上對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行降維處理,PAA_ERR方法通過(guò)計(jì)算所有維度上擬合誤差確定分段滑動(dòng)窗口的大小,最后在分段后的時(shí)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(shí)驗(yàn)表明該算法能夠很好的對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行擬合,并且計(jì)算簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)。2)多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的相似性度量方法。本文根據(jù)多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及已有相似性度量算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離的SA_DTW方法。該方法首先通過(guò)PAA_ERR算法將時(shí)間序列數(shù)據(jù)在時(shí)間維上進(jìn)行降維處理,求出時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模式表示,也就是序列各個(gè)分段的形態(tài)特征與傾斜角,最后通過(guò)求時(shí)間序列模式矩陣中不同維度之間的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離來(lái)進(jìn)行相似性查詢。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠有效的提高相似性查詢的準(zhǔn)確性。3)本文在上述改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)該多維時(shí)間序列算法的原型系統(tǒng)以及將其初步運(yùn)用到實(shí)際。原型系統(tǒng)主要由三個(gè)模塊所組成,分別是時(shí)間序列模式表示模塊、時(shí)間序列相似性查詢模塊以及改進(jìn)算法的應(yīng)用展示模塊。前兩個(gè)模塊主要用來(lái)體現(xiàn)展現(xiàn)PAA_ERR和SA_DTW算法的實(shí)際運(yùn)行效果,第三部分的展示模塊能夠提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),通過(guò)采集屏幕手勢(shì)滑動(dòng)的軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù),來(lái)進(jìn)行時(shí)間序列相關(guān)圖形的相似度比較,結(jié)果表明SA_DTW方法對(duì)這些時(shí)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(jiǎn)單,靈活,操作方式多樣的特點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

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