论文部分内容阅读
时间序列分类比一般分类问题困难，主要在于要分类的时间序列数据不等长，因此不能直接应用一般的分类算法。首先提出基于聚类模型的数据转换，然后进行基于模型的聚类分析，用领域相关法对时间序列建模，用模型参数组成等长向量来表示每条序列，最后进行时间序列匹配算法分析，用分类算法进行训练和分类。结合管道流量泄漏点提出一种时间序列匹配的新方法，利用同类样本间的连续性规律，将时间序列排序，并在相邻的时间序列之间添加样本点，新方法优于基于动态时间弯折的传统方法；针对管道流量泄漏时间序列分类的算法研究观测到不同算法在不同因素影