【摘 要】
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传统基于统计特征向量的时间序列符号化算法不能较好地保留时序数据的特征信息,且不支持多维时间序列的符号化。为此,提出一种改进算法。对于单维时间序列,引入特殊点时间序
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究基金资助项目（14C0304）, 国家自然科学基金资助项目（61402164）, 湖南省科技计划基金资助项目（S2013F1023）
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传统基于统计特征向量的时间序列符号化算法不能较好地保留时序数据的特征信息,且不支持多维时间序列的符号化。为此,提出一种改进算法。对于单维时间序列,引入特殊点时间序列分割方法,在其基础上实施符号化。对于多维时间序列,在利用基于加权属性的主成分分析方法将多维时间序列转化为单维时间序列后,再实施符号化。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法具有较高的精确度,且能保留时序特征点,同时支持多维时间序列的符号化。
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