基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法

基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法摘要：时间序列是各个领域中经常遇到的数据类型之一。时间序列的分析一直是数据挖掘和机器学习领域的研究热点之一。近年来，

基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法 基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法 摘要：时间序列是各个领域中经常遇到的数据类型之一。时间序列的分析一直是数据 挖掘和机器学习领域的研究热点之一。近年来，随着大数据技术的快速发展，时间序 列数据的规模不断增大，这给时间序列的分析和处理带来了一些挑战。为了解决这个 问题，研究人员提出了各种时间序列近似表示方法。本文提出了基于趋势距离的时间 序列符号聚合近似表示方法，该方法可以有效地降低时间序列数据的维度，从而减少 计算复杂性和存储需求。 第一章引言 1.1研究背景及意义 时间序列是在不同时间点采集到的数据的序列，例如股票价格、气温、心电图等。时 间序列的分析可以帮助我们理解数据的变化趋势，预测未来的走向，并从中提取有用 的信息。然而，由于时间序列数据的规模和复杂度不断增加，传统的时间序列分析方 法已经无法满足实际需求。因此，如何高效地处理和分析大规模的时间序列数据成为 了一个重要的研究方向。 1.2研究现状 近年来，研究人员提出了各种时间序列的近似表示方法，其中包括矩阵分解、序列对 齐、符号聚合等。其中，符号聚合是一种经典的时间序列近似表示方法。符号聚合可 以将原始的时间序列数据转换为简化的符号序列，从而降低时间序列数据的维度。然 而，传统的符号聚合方法没有考虑时间序列的趋势信息，导致得到的近似表示不够精 确。 第二章基于趋势距离的时间序列符号聚合方法 2.1符号聚合方法简介 符号聚合方法是一种经典的时间序列近似表示方法。在符号聚合方法中，首先将时间 序列划分为不同的子序列，然后使用某种统计函数对每个子序列进行聚合，最后得到 一个近似表示。传统的符号聚合方法主要使用一阶或二阶统计函数，例如平均值、标 准差等。然而，这些方法没有考虑时间序列的趋势信息，导致得到的近似表示不够精 确。 2.2趋势距离的计算