基于趋势特征的时间序列符号聚集近似表示方法

针对时间序列数据降维过程中易丢失趋势特征信息的问题,提出一种基于趋势特征的时间序列符号聚集近似表示方法,除保留各序列分段的均值特征外,采用分段的趋势距离因子及趋势形态因子共同描述序列趋势特征;并给出了满足下界密封性的距离度量方法,从而更好地表示具有不同趋势特征的时间序列。在公共数据集上的实验结果表明,该方法在分类误报率、降维比率等方面比符号聚集近似方法（SAX）和基于趋势距离的时间序列符号近似表示方法（SAX＿TD）有10%以上的下降,并具有更好的下界密封性。实验结果证明,该算法在进行时间序列压缩的同时充分保留时间序列的趋势变化形态,从而提高时间序列数据挖掘的效率。     

基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法

由于形态特征能够较为客观地反映时间序列的变化趋势,在时间序列数据降维过程中,形态特征的提取能够保留较为充分的数据信息,为提高后期的时序数据挖掘的效率提供可靠的保障。文中提出基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法,综合考虑分段序列的均值和数据分布的形态特征,并且通过论域转化对它们实现符号转化。在相同的压缩比环境下,与传统符号化表示方法相比,该方法能更好地提供原始时间序列数据信息,进而提高时间序列数据挖掘的效率。     

基于LDA符号表示的时间序列分类算法

近年来,基于符号表示的时间序列分类方法受到广泛关注,大部分现有方法对原始数据进行符号表示时,没有使用类别的标签信息。提出基于线性判别分析(LDA)的时间序列符号表示方法,考虑最大化类间区分度,使用LDA对原始数据集进行维数约减。再利用信息增益寻找降维后数据的符号投影区间,采用多重系数分箱(MCB)技术将维数约简后数据表示成符号序列。该方法在20个时间序列数据集上的分类效果好于已有方法,有监督的符号表示方法能有效提高分类性能。     

融合趋势信息的时间序列符号聚合近似方法

为解决符号聚合近似方法（SAX）表示时间序列时忽略序列局部趋势的问题,提出一种融合形态趋势信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法以子序列段中的最大值和最小值以及它们两者之间的相对位置为依据,定义一种新的趋势指标来描述子序列段的趋势,并使用融合趋势指标的符号矢量来近似表示时间序列。针对所提表示方法,给出一种新的距离度量方法,并在UCR数据集和电机转矩数据集上进行分类实验,实验结果表明,所提方法在绝大多数数据集上获得了较SAX方法更高的分类准确率,能够有效弥补SAX方法表示时间序列时忽略局部趋势的不足。     

基于小波熵的时间序列分段聚合近似表示

由于时间序列数据具有高维性等特征,不易直接进行挖掘.在对时间序列数据进行挖掘之前通常先进行特征表示达到降维的目的,分段聚合近似表示(PAA)是特征表示方法中比较常用的一种,针对PAA算法对每一区间有平均对待的缺点,提出一种采用小波熵的时间序列分段聚合近似表示,将小波熵运用到PAA算法的改进中,把某一区间内的小波能量熵值作为判评区间复杂度的指标,按各区间内小波熵值的比重分配各区间内分段数,实现对复杂区间详细描述,对相对平稳区间粗略逼近,利用matlab平台仿真证明,上述方法在压缩比相同的情况下比PAA方法更好地拟合原始序列,不仅能对时间序列有效地降维,而且能使近似更加精确,进而实现时间序列数据挖掘效率的提高.     

基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法

基于关键点的符号化聚合近似(SAX)改进算法(KP_SAX)在SAX的基础上利用关键点对时间序列进行点距离度量,能更有效地计算时间序列的相似性,但对时间序列的模式信息体现不足,仍不能合理地度量时间序列的相似性。针对SAX与KP_SAX存在的缺陷,提出了一种基于SAX的时间序列相似性复合度量方法。综合了点距离和模式距离两种度量,先利用关键点将分段累积近似(PAA)法平均分段进一步细分成各个子分段;再用一个包含此两种距离信息的三元组表示每个子分段;最后利用定义的复合距离度量公式计算时间序列间的相似性,计算结果能更有效地反映时间序列间的差异。实验结果显示,改进方法的时间效率比KP_SAX算法仅降低了0.96%,而在时间序列区分度性能上优于KP_SAX算法和SAX算法。     

基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘

在时间序列库中的数据挖掘是个重要的课题,为了在挖掘的过程中比较序列的相似性,大量的研究都采用了欧氏距离度量或者其变形,但是欧氏距离及其变形对序列在时间轴上的偏移非常敏感．因此,采用了更鲁棒的动态时间弯曲距离,允许序列在时间轴上的弯曲,并且提出了一种新的序列分段方法,在此基础上定义了特征点分段时间弯曲距离．与经典时间弯曲距离相比,大大提高了效率,而且保证了近似的准确性．     

基于OLPP符号表示的时间序列分类算法

基于符号表示的时间序列分类方法是时间序列数据挖掘的关键技术.大部分现有方法主要针对单个时间序列样本进行符号表示,没有考虑样本间的近邻关系对符号化分类的影响.对此提出一种基于正交局部保持映射(Orthogonal Locality Preserving Projection,OLPP)的时间序列符号表示方法.使用OLPP...     

基于扩展符号聚集近似的水文时间序列异常挖掘

水文时间序列异常挖掘目前大多采用基于距离的方法。为了克服该方法耗时长、计算量大的缺点,采用一种符号化算法,用扩展符号聚集近似对序列符号化表示,再对字符串进行距离度量,并以太湖流域小梅口站逐日水位数据为例进行验证。实验表明该方法的挖掘结果更全面,运算效率很高,更适合处理大规模数据集。     

基于变化点的时间序列近似表示

时间序列的近似表示能够提高时间序列数据挖掘的效率和可靠性。提出了一种基于变化点的时间序列近似表示,具有简单直观、近似质量高、适应能力强等优点。在来自不同领域的真实数据集上的实验表明:与时间序列的重要点分段表示和分段常量表示相比,基于变化点的时间序列近似表示在近似质量和适应能力上都具有明显的优势。     

基于PAA的时间序列早期分类

在时间序列数据挖掘领域,时间序列的早期分类越来越受到人们的重视,由于时间序列的长度(也称为维数)较大,在早期分类的实际应用中选择合适的维数约简方法非常重要,因此提出一种基于分段聚合近似(PAA)的时间序列早期分类方法。首先运用PAA对时间序列样本进行维数约简,然后在低维空间对样本进行早期分类,在43个时间序列数据集上的实验结果表明, 所提方法 在准确率、早期性、可靠性等方面优于已有方法。     

符号化近似SAX在时序数据挖掘中的应用研究

聚类是数据挖掘研究中最常见的一种方法,可以作为规则发现、异常发现等其它数据挖掘操作的基础,一直以来都是数据挖掘的研究热点之一。股票数据是一种典型的时间序列数据,利用股票数据进行时间序列数据挖掘的研究既有一定的实际应用价值,也是国内外的热点问题之一。文章首次将一种新型符号化方法SAX[1]应用到标准普尔500指数的股票数据的聚类研究中,使用传统的欧氏距离和动态时间弯曲两种时间序列相似性度量方法进行实验。实验结果表明将SAX应用到股票数据聚类操作,可以得到更好的趋势聚类效果和更高的效率。     

基于符号化表示的时间序列频繁子序列挖掘

提出一种新的基于符号化表示的时间序列频繁子序列的挖掘算法。利用基于PAA的分段线性表示法进行降维,通过在高斯分布下设置断点,实现时间序列符号化表示,利用投影数据库挖掘频繁子序列。该算法简单、新颖,运行快速,简化了子序列支持数的计算。     

基于CPET时序聚类的中长跑耐力运动员选拔方法

心肺运动试验（CPET）能将人体的呼吸系统、心血管系统等综合为一体,不仅能够体现受试者的有氧运动能力,评估受试者的心肺耐力,而且能以整体整合医学的视角来研究受试者对运动的应激反应。为对CPET数据进行凝聚层次聚类分析,提出一种基于时间序列形态特征的算法。选取15名业余中长跑运动员的CPET数据作为聚类对象,聚类指标选取了表征有氧能力和心肺耐量的耗氧量、二氧化碳、心率、分钟通气当量、代谢当量、生理死腔与潮气量比值、呼吸商及每搏输出量等8类指标,体现运动员摄取、利用氧的效率、肺循环以及心功能等综合状况。通过聚类分析发现受试者个体差异较大,未出现明显的“群居分布”特征,根据轮廓系数评估可剔除心肺耐量较差的测试者。实验结果表明,该算法在确保聚类准确率的同时能够降低数据压缩率,且对形态特征显著的数据集进行聚类效果更佳。     

基于距离和DF-RLS的时间序列异常检测

为能同时检测时间序列中的附加异常和革新异常,改进自回归模型,提出距离因子递推最小二乘(DF-RLS)线性预测算法。在此基础上,给出一种基于距离和DF-RLS的联合异常检测方法——DDR-OD。实验结果表明,与当前其他时间序列异常检测方法相比,DDR-OD的检测效果较优。     

基于统计特征的时序数据符号化算法

为克服SAX(符号聚合近似)算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供更多的描述信息,因而在时序数据挖掘应用中能够获得比SAX更精确的结果.大量的实验也证实了它的出色表现.