基于一阶滤波的时间序列分段线性表示方法-计算机工程.PDF

第 卷 第 期 计 算 机 工 程 年 月 人工智能及识别技术 文章编号 文献标志码 中图分类号 基于一阶滤波的时间序列分段线性表示方法 林 意王智博 江南大学 数字媒体学院江苏 无锡 摘 要 基于斜率提取边缘点的时间序列分段算法在斜率波动频率剧烈时易陷入局部最优不能保持原始时间序 列的整体特征 针对该问题提出基于一阶滤波的时间序列分段线性表示方法 将信号处理中的滤波 引入一维时间序列通过平滑序列细微波动显现序列基本轨迹从而捕获到能够保持序列整体特性的序列点 在 此基础上通过优先队列将不同重要程度点分类存储得到最终分段线性表示 实验结果表明在斜率波动频率平 缓时与传统分段线性算法相比拟合误差更小在斜率波动频率剧烈时其分段结果比算法具有更好 的全局特性 关键词 时间序列分段线性表示滤波平滑优先队列 中文引用格式林 意王智博基于一阶滤波的时间序列分段线性表示方法计算机工程 英文引用格式 要形态成为解决上述问题的关键 许多研究者在此 概述 基础上提出了时间序列的模式表示方法 时间序列是指将某种现象某个统计指标在不同 常见的时间序列模式表示方法有奇异值分解法 时间上的各个数值按时间先后顺序排列而形成的 离散傅里叶变换法 离散小波变换法 序列其广泛存在于金融商业气象和社会学等领 和分段线性表示法 方法是 域 由于实际应用中的时间序列往往具有海量 用若干条首尾相邻的直线来近似代替原有时间序 高维易受噪声干扰等特点直接对原始时间序列进 列由于其具有数据压缩度高形式直观距离度量 行数据挖掘不仅时间和空间效率低下而且算法的 灵活等特点许多学者参与了对此的研究 目前已 可靠性和准确性也容易受到影响因此在对时间序