不确定时间序列相似性匹配：方法、挑战与突破.docx

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2025-10-13 发布于上海
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不确定时间序列相似性匹配：方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、生物医学、环境监测、物联网等众多领域。在金融领域，股票价格、汇率等随时间变化的金融数据构成了时间序列，投资者通过分析这些时间序列数据，能够预测市场趋势，制定投资策略，以获取收益并降低风险；在生物医学领域，患者的生理指标如心率、血压等在一段时间内的监测数据形成时间序列，医生可以依据这些数据诊断疾病、评估治疗效果以及预测病情发展；在环境监测中，空气质量指数、气温、降雨量等环境数据按时间顺序记录，有助于研究人员了