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摘要:生产实践中会产生大量的时间序列数据,而通过对时间序列数据的挖掘可以指导生产实践.时间序列数据通常维度高,为了保证原始序列的变化形态,有研究提出了时间序列重要点表示,但是选取重要点后,序列仍然受到噪声点的影响.为此首次提出在预处理阶段对时间序列进行多项式平滑滤波(Savitzky-Go- lay),然后对平滑后的序列选取重要点.重要点的选取使用连续三点取值的算法,为了更大程度上降低时间序列的长度,对极值点的选取增加了新的约束条件.时间序列相似性度量使用快速动态时间规整算法(Fast- DTW),实验表明所提算法具有可行性和有效性.
关键词: 时间序列;相似性度量;多项式平滑滤波;重要点;快速动态时间规整
作者: 乔钢柱 朱良泽 丁智慧 程谭
作者单位: 中北大学 大数据学院
刊名: 《测试技术学报》
Journal: Journal of Test and Measurement Technology
年,卷(期): 2020, (1)
在线出版日期: 2020年02月03日
页数: 6
页码: 28-33