时间序列特征表示及相似性度量方法研究的中期报告.docx

该【时间序列特征表示及相似性度量方法研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【时间序列特征表示及相似性度量方法研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。时间序列特征表示及相似性度量方法研究的中期报告中期报告:时间序列特征表示及相似性度量方法研究一、研究背景和意义时间序列数据是生活中常见的一种数据形式,如股票价格、天气变化、心电图数据等。时间序列的特征表示和相似性度量是时间序列数据挖掘和机器学****的关键问题之一。在时间序列分类、聚类、预测和异常检测等应用中,需要对时间序列进行特征提取和相似性度量,以便于数据的进一步处理和挖掘。因此,研究时间序列特征表示和相似性度量方法,具有非常重要的理论和实际意义。二、。现有的时间序列特征表示方法主要包括基于时域的方法和基于频域的方法两种。时域方法以时间序列样本的原始数据为基础,通过统计量、变换和时序模型等方式,提取出时间序列的各种特征;频域方法则通过傅里叶变换等方式将时域序列变换到频域,然后提取频域的各种特征。目前,时域方法和频域方法在时间序列特征表示方面都取得了不错的成果。,是时间序列挖掘和机器学****中的一个关键问题。时间序列相似性度量方法主要分为两大类:基于距离的方法和基于相似性的方法。基于距离的方法通常采用欧式距离、曼哈顿距离、DTW距离等方式,比较时间序列之间的距离差;基于相似性的方法则可以使用相关系数、互信息等方式,直接比较时间序列之间的相似性。近年来,概率模型和深度学****应用于时间序列相似性度量,取得了一定的成果。三、未来工作计划本课题的未来工作计划主要包括以下几个方面:,如基于深度学****的方法;,如噪声干扰下的相似性度量、多维时间序列相似性度量等;、聚类、预测和异常检测等的关系和应用;。四、参考文献[1]KeoghE,:Asurveyandempiricaldemonstration[J].DataMiningandKnowledgeDiscovery,2003,7(4):349-371.[2]WangX,MueenA,DingH,[J].DataMiningandKnowledgeDiscovery,2013,26(2):275-309.[3]BagnallA,LinesJ,BostromA,-seriesclassificationwithCOTE:Thecollectiveoftransformation-basedensembles[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2017,29(9):1913-1927.[4]BatistaGE,WangX,KeoghEJ,-invariantdistancemeasurefortimeseries[C]//DataMining(ICDM),,2011:1-10.[5]LinJ,KeoghE,WeiL,:anovelsymbolicrepresentationoftimeseries[C]//DataMining(ICDM),,2003:79-86.