基于参数重要度的多元时间序列相似性查询

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针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。通过对多元时间序列的SVD分解,将奇异值向量和特征矩阵作为多元序列的特征,基于线性空间中的坐标变换原理构造2个多元时间序列的相似性度量模型,实现在候选集上的精确匹配并获得最终的结果集。对飞行数据的相似性查询实验验证了该方法的有效性。
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