基于粒计算的DTW优化算法研究及应用

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时序相似性计算是流数据聚类、分类的算法基础,相似度度量的经典方法包括了欧式距离、夹角余弦、Minkowski距离、LCS距离、编辑距离、包络线距离、动态时间扭曲等。动态时间扭曲(DTW)算法是最著名的时序距离测量方法之一,其已成功的应用在金融、生物、信息等领域。然而过高的计算时间复杂度仍然是DTW中亟需解决的问题。当前多数工作通过减少算法内部的搜索空间来缓解DTW中的时间复杂度,而相对固定的搜索空间策略很少考虑数据之间的差异性,其往往容易导致DTW算法的性能次优。因此,本文基于粒计算思想提出一种新颖的深度三支动态时间扭曲(D3-DTW)方法,并将D3-DTW应用到流时间序列异常检测。具体研究工作如下:(1)基于粒计算思想,提出了一种新颖的深度三支动态时间扭曲算法(D3-DTW)。首先。本文基于时间粒度划分对时序数据进行了多粒度建模。然后,在此基础上设计了一种深度三支动态时间扭曲(D3-DTW)算法,用于求解每个DTW三支搜索节点的最优时序粒度及其差异性最大化的最小的DTW距离。通过多组实验证明,D3-DTW算法具有更好的加速性能,同时也能兼顾计算速度与测量准确性的平衡。(2)将D3-DTW算法应用到流时间序列异常检测。针对流时间序列异常检测这一应用背景,考虑到流式计算对于实时性和有效性的要求较高,引入D3-DTW算法作为相似度度量,给出了一种基于DTW的流式时间序列异常检测(STSAD)算法。通过多组实验证明,不论是本文提出的STSAD算法还是一些经典异常检测算法,采用D3-DTW度量比传统度量能起到更好的效果。同时,侧面证明了基于D3-DTW度量的STSAD算法,相比其它经典时间序列异常检测算法性能更优。综上所述,本文对经典DTW存在的问题进行了探讨,基于粒计算提出了一种改进方法,将D3-DTW引入到流时间序列异常检测这一应用也取得了性能提升,本课题具有较高的研究及应用价值。
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