融合趋势信息的时间序列符号聚合近似方法
Time series symbolic aggregate approximation method for fusion trend information
海军工程大学 舰船综合电力技术国防科技重点实验室, 武汉 430033
摘要
为解决符号聚合近似方法（SAX）表示时间序列时忽略序列局部趋势的问题，提出一种融合形态趋势信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法以子序列段中的最大值和最小值以及它们两者之间的相对位置为依据，定义一种新的趋势指标来描述子序列段的趋势，并使用融合趋势指标的符号矢量来近似表示时间序列。针对所提表示方法，给出一种新的距离度量方法，并在UCR数据集和电机转矩数据集上进行分类实验，实验结果表明，所提方法在绝大多数数据集上获得了较SAX方法更高的分类准确率，能够有效弥补SAX方法表示时间序列时忽略局部趋势的不足。
基金项目
国家自然科学基金项目
湖北省自然科学基金项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0257
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 86-90
文章编号: 1001-3695(2023)01-014-0086-05
发布历史
[2022-08-29] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
黄俊杰, 徐兴华, 崔小鹏, 等. 融合趋势信息的时间序列符号聚合近似方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 86-90. (Huang Junjie, Xu Xinghua, Cui Xiaopeng, et al. Time series symbolic aggregate approximation method for fusion trend information [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 86-90. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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