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交通流时间序列模式相似性度量法 被引量:3
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作者 弓晋丽 彭贤武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期103-107,共5页
针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性表示,并据此定义五种常见的时间序列形状相似性距离。使用分... 针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性表示,并据此定义五种常见的时间序列形状相似性距离。使用分层聚类算法分析它们在不同的交通流状态辨识中的效果,以此确定交通流时间序列的模式相似性度量方法。以上海南北高架东侧间部分路段固定线圈检测数据为例进行了实证分析,最终确定模式距离与欧氏距离组合方式为交通时序模式相似性度量的最佳方法。 展开更多
关键词 交通流 时间序列 模式相似性度量
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Modeling and monitoring of nonlinear multi-mode processes based on similarity measure-KPCA 被引量:10
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作者 WANG Xiao-gang HUANG Li-wei ZHANG Ying-wei 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期665-674,共10页
A new modeling and monitoring approach for multi-mode processes is proposed.The method of similarity measure(SM) and kernel principal component analysis(KPCA) are integrated to construct SM-KPCA monitoring scheme,wher... A new modeling and monitoring approach for multi-mode processes is proposed.The method of similarity measure(SM) and kernel principal component analysis(KPCA) are integrated to construct SM-KPCA monitoring scheme,where SM method serves as the separation of common subspace and specific subspace.Compared with the traditional methods,the main contributions of this work are:1) SM consisted of two measures of distance and angle to accommodate process characters.The different monitoring effect involves putting on the different weight,which would simplify the monitoring model structure and enhance its reliability and robustness.2) The proposed method can be used to find faults by the common space and judge which mode the fault belongs to by the specific subspace.Results of algorithm analysis and fault detection experiments indicate the validity and practicability of the presented method. 展开更多
关键词 process monitoring kernel principal component analysis (KPCA) similarity measure subspace separation
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