【摘 要】
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符号聚合近似表示方法(Symbolic Aggregate approXimation,SAX)是对大型时间序列数据进行降维处理的有效方法之一,由其基于平均值计算,在分析时间序列分段内的趋势特征时存在
【机 构】
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重庆大学自动化学院; 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助,项目批准号:61673076,61203084,61633005
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符号聚合近似表示方法(Symbolic Aggregate approXimation,SAX)是对大型时间序列数据进行降维处理的有效方法之一,由其基于平均值计算,在分析时间序列分段内的趋势特征时存在较大困难.针对这个问题,本文提出了一种基于分段趋势的符号聚合近似(Trend in segment-based Symbolic Aggregate approXimation,TSAX)表示方法,通过给每个分段增加下标符号表示段内趋势信息.该方法继承了SAX方法的降维优势,使其得到更加紧凑的下界性定理,并刻画出区分明显、数量有限的分段趋势特征.然后利用动态弯曲距离进行相似度计算,通过层次聚类方法进行聚类分析,完成对不同类别的时间序列的区分.通过实验与对比验证表明,基于分段趋势的符号化序列方法在时间序列聚类分析上具有更佳的准确性和实用性.
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