【摘 要】
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针对传统基于欧氏距离的时间序列相似性模型,搜索相似时间序列子段效率低、形态不完整的问题,本文提出了一种基于趋势的时间序列相似性模型。该模型以时间序列分段线性表示和
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2013BAB06B04);江苏水利科技(2013025)资助项目
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针对传统基于欧氏距离的时间序列相似性模型,搜索相似时间序列子段效率低、形态不完整的问题,本文提出了一种基于趋势的时间序列相似性模型。该模型以时间序列分段线性表示和符号化为基础,通过计算符号串的编辑距离得出时间序列在形态上的差异性。同时该模型把时间序列长度和时间序列变化幅度单独考虑,扩大了该模型的使用范围。实验表明,本文提出的基于趋势的时间序列相似性模型,在相似性匹配方面,搜索效率高于传统基于欧氏距离时间序列相似性模型;同时,该模型侧重于形态方面的相似性,所以对时间轴方向的偏移和白噪声不敏感,适用于不等长时
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