基于邻域形状的时间序列相似性度量

1

作者 张艳 史晨辉 +1 位作者 苏美红 贺艳婷 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1578-1585,共8页

为解决动态时间规整算法及其变体在时间序列匹配时,难以自然捕捉局部合理对齐或容易忽略相位差的问题,提出一种基于邻域形状的动态时间规整(NSDTW)算法,充分考虑邻域形状特征的提取以及权重的自适应选择。使用自适应阈值的方式对每个点... 为解决动态时间规整算法及其变体在时间序列匹配时,难以自然捕捉局部合理对齐或容易忽略相位差的问题,提出一种基于邻域形状的动态时间规整(NSDTW)算法,充分考虑邻域形状特征的提取以及权重的自适应选择。使用自适应阈值的方式对每个点的邻域斜率进行离散化,提取到每个点的局部邻域形状特征。通过将每个数据点的使用频率与Logistic函数相结合,得到自适应约束权重,缓解序列匹配时可能出现的过度拉伸问题。实验结果表明,在UCR数据集上,所提算法在时间序列分类任务中优于其它对比算法。 展开更多

关键词 数据挖掘 动态时间规整 时间序列分类 病态对齐 相似性度量 符号化 特征提取

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基于PCA−Transformer的工作面瓦斯浓度预测算法研究

2

作者 杨建 舒龙勇 +2 位作者 张书林 秦凯 崔聪 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期1-7,共7页

针对目前工作面瓦斯浓度预测的研究样本在特征维度及数据体量方面偏小,难以从大规模时序数据中挖掘出瓦斯浓度长时间尺度上波动规律的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)−Transformer的工作面瓦斯浓度预测算法。首先,对瓦斯浓度原始数据... 针对目前工作面瓦斯浓度预测的研究样本在特征维度及数据体量方面偏小,难以从大规模时序数据中挖掘出瓦斯浓度长时间尺度上波动规律的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)−Transformer的工作面瓦斯浓度预测算法。首先,对瓦斯浓度原始数据进行数据清洗,采用最小−最大特征缩放标准化公式对清洗后的数据进行归一化操作。然后,利用PCA对7种影响工作面瓦斯浓度的因素(上隅角瓦斯浓度、回风流瓦斯浓度、氧气浓度、一氧化碳浓度、温度、纯流量、风速)进行降维处理,有效剔除与工作面浓度相关性较低的影响因素。最后,将处理后的训练集输入到Transformer模型,通过编码器、解码器提取瓦斯浓度内在的变化规律和特征。以某高瓦斯矿井224工作面监测数据为样本,利用PCA−Transformer预测模型与长短时记忆神经网络(LSTM)、PCA−LSTM及Transformer等预测模型进行对比分析,结果表明:①PCA−Transformer模型的平均绝对误差为0.0203,均方误差为0.0472,运行时间为86 s,能够满足煤矿生产对瓦斯浓度预测的精度与时效要求。②相较于LSTM,PCA−LSTM,Transformer等预测模型,PCA−Transformer预测模型能够更好地拟合瓦斯浓度变化趋势,有效识别波峰、波谷序列特征,计算耗时最少,验证了PCA−Transformer预测模型的有效性。 展开更多

关键词 工作面瓦斯浓度预测 瓦斯时序数据 主成分分析 TRANSFORMER 降维处理

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彬长大佛寺矿井涌水量时序预测 被引量：4

3

作者 侯恩科 徐林啸 荣统瑞 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期490-500,共11页

为提高矿井涌水量预测精度,解决矿井涌水量预测无法及时响应动态变化的问题,构建一种基于模态分解和深度学习的矿井涌水量多因素时间序列组合预测模型。使用变分模态分解和灰色关联分析筛选主控因素,通过双向长短期记忆网络和卷积长短... 为提高矿井涌水量预测精度,解决矿井涌水量预测无法及时响应动态变化的问题,构建一种基于模态分解和深度学习的矿井涌水量多因素时间序列组合预测模型。使用变分模态分解和灰色关联分析筛选主控因素,通过双向长短期记忆网络和卷积长短期记忆网络对高、低频模态分量进行预测。结果表明:对比不同时序预测模型,变分模态分解可以有效捕捉时序数据中的长期依赖关系,提供了更加准确的长期时序数据预测能力;经过鲸鱼优化、贝叶斯优化算法对不同频率模态分量的处理,有效降低了高频部分的无序性、复杂性并优化了较为线性、缓慢的低频部分;验证了矿井涌水量时序预测中的变分模态深度学习组合模型的有效性和适用性,预测精度满足生产需求。该理论丰富了矿井涌水量时序预测方法,对煤矿水害预防具有一定的理论意义。 展开更多

关键词 模态分解 深度学习 时间序列 多因素序列降维 矿井涌水量预测

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时间序列数据挖掘综述 被引量：77

4

作者 贾澎涛 何华灿 +1 位作者 刘丽 孙涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期15-18,29,共5页

在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上,讨论了时间序列数据挖掘的最新进展,对各种学术观点进行了比较归类,并预测了其发展趋势。内容涵盖了时间序列数据变换、相似性搜索、预测、分类、聚类、分割、可视化等方面,为研究者... 在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上,讨论了时间序列数据挖掘的最新进展,对各种学术观点进行了比较归类,并预测了其发展趋势。内容涵盖了时间序列数据变换、相似性搜索、预测、分类、聚类、分割、可视化等方面,为研究者了解最新的时间序列数据挖掘研究动态、新技术及发展趋势提供了参考。 展开更多

关键词 时间序列 数据挖掘 相似性搜索 模式发现

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新型时间序列相似性度量方法研究 被引量：24

5

作者 刘懿 鲍德沛 +3 位作者 杨泽红 赵雁南 贾培发 王家钦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第5期112-114,共3页

基于时间序列符号化后的特点,创造性地提出了一种新型相似性度量方法——符号化的统计向量空间法(SAX[1]Statistical Vector Space,SSVS)。将这种度量方法用于S&P500指数的股票数据聚类实验,并与经典相似性度量方法比较,结果表明这... 基于时间序列符号化后的特点,创造性地提出了一种新型相似性度量方法——符号化的统计向量空间法(SAX[1]Statistical Vector Space,SSVS)。将这种度量方法用于S&P500指数的股票数据聚类实验,并与经典相似性度量方法比较,结果表明这种新的方法能够高效地从整体趋势的角度度量时间序列的相似性,有很好的实际意义和应用前景。 展开更多

关键词 时间序列 相似性度量 数据挖掘 符号化

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基于形态的时间序列相似性度量研究 被引量：34

6

作者 董晓莉 顾成奎 王正欧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期1228-1231,共4页

时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要。该文提出了一种新的基于形态的时间序列符号描述,并给出相应的距离公式,以度量时间序列的相似性。该方法直观简洁,对数据的平移、伸... 时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要。该文提出了一种新的基于形态的时间序列符号描述,并给出相应的距离公式,以度量时间序列的相似性。该方法直观简洁,对数据的平移、伸缩不敏感,能够反映序列趋势变化的程度、去除噪声的影响,满足时间多分辨率要求。仿真结果表明,该方法具有较好的聚类性能,可以在不同分辨率下有效度量时间序列的形态相似性。 展开更多

关键词 时间序列 数据挖掘 相似性度量 重新描述

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基于SAX的时间序列相似性度量方法 被引量：14

7

作者 李桂玲 王元珍 +1 位作者 杨林权 吴湘宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期893-896,共4页

符号化表示是一种有效的时间序列降维技术,其相似性度量是诸多挖掘任务的基础。基于SAX(sym-bolic aggregate approximation)的距离MINDIST_PAA_iSAX不满足对称性,在时间序列挖掘中具有局限性,提出了对称的度量Sym_PAA_SAX,且下界于欧... 符号化表示是一种有效的时间序列降维技术,其相似性度量是诸多挖掘任务的基础。基于SAX(sym-bolic aggregate approximation)的距离MINDIST_PAA_iSAX不满足对称性,在时间序列挖掘中具有局限性,提出了对称的度量Sym_PAA_SAX,且下界于欧拉距离。在真实数据集和合成数据集上的实验说明下界紧密性较好,相似搜索错报率较低。 展开更多

关键词 时间序列 降维 相似性度量 下界

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一种有效的的时间序列维数约简方法 被引量：7

8

作者 郑诚 欧阳为民 蔡庆生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第11期1380-1383,共4页

提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支... 提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支持欧几理德距离标准和 L -平移欧几理德距离标准 .该算法的时间复杂性为 O(n) . 展开更多

关键词 时间序列 维数 约简方法 数据挖掘 相似 小波变换 数据库

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水文时间序列的相似性搜索研究 被引量：16

9

作者 欧阳如琳 任立良 周成虎 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期241-245,共5页

将时间序列相似性搜索的数据挖掘方法应用于水文时间序列数据中,挖掘相似的水文过程.在分析欧氏距离和动态时间扭曲距离两种相似性距离度量方法特点的基础上,采用对时间轴的伸缩和弯曲具有较好适应性的动态时间扭曲距离法对塔里木河流... 将时间序列相似性搜索的数据挖掘方法应用于水文时间序列数据中,挖掘相似的水文过程.在分析欧氏距离和动态时间扭曲距离两种相似性距离度量方法特点的基础上,采用对时间轴的伸缩和弯曲具有较好适应性的动态时间扭曲距离法对塔里木河流域源流区出山口水文站沙里桂兰克站1961—2000年共220场洪水流量过程进行相似性搜索,基于相似性距离度量矩阵,挖掘出相似的洪水流量过程.结果表明,沙里桂兰克站洪水过程虽形态多样,但也表现出一定的相似性,基于动态时间扭曲法的相似性搜索能有效挖掘出相似的水文过程. 展开更多

关键词 水文时间序列 洪水过程 数据挖掘 相似性搜索 动态时间扭曲

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基于语义相似的水文时间序列相似性挖掘——以太湖流域大浦口站水位数据为例 被引量：10

10

作者 朱跃龙 王咏梅 +3 位作者 万定生 李薇 梅青 余达征 《水文》 CSCD 北大核心 2011年第1期35-40,共6页

利用数据挖掘技术从长期观测的数据序列中发现蕴藏的规律是当前研究热点之一。相似性挖掘是时间序列挖掘的基础,提出一种基于语义相似的水文时间序列相似性查询方法。首先利用小波变换将时间序列进行平滑处理,在此基础上进行极值点分段... 利用数据挖掘技术从长期观测的数据序列中发现蕴藏的规律是当前研究热点之一。相似性挖掘是时间序列挖掘的基础,提出一种基于语义相似的水文时间序列相似性查询方法。首先利用小波变换将时间序列进行平滑处理,在此基础上进行极值点分段并符号化,每个符号代表一种语义模式,从而选取语义相似的子序列作为候选集,再将候选集中子序列通过动态时间弯曲距离进行精确匹配从而得到相似子序列(以太湖流域大浦口站水位数据为例),实验证明,该方法能够在大幅度降低时间复杂度的基础上较准确地查找出相似子序列。 展开更多

关键词 水文时间序列 数据挖掘 语义相似 动态时间弯曲距离 小波变换

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时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述 被引量：68

11

作者 李海林 郭崇慧 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1285-1291,共7页

分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。

关键词 时间序列 数据挖掘 特征表示 相似性度量

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基于极值点特征的时间序列相似性查询方法 被引量：11

12

作者 吴学雁 黄道平 莫赞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2068-2070,2074,共4页

为了提高时间序列子序列匹配的准确度和效率,提出了基于极值点特征的时间序列相似性查询方法。首先识别出时间序列中的极值特征点,根据极值点使用多层次极值划分法对长序列进行划分;然后对划分得到的多层次子序列集使用改进的动态时间... 为了提高时间序列子序列匹配的准确度和效率,提出了基于极值点特征的时间序列相似性查询方法。首先识别出时间序列中的极值特征点,根据极值点使用多层次极值划分法对长序列进行划分;然后对划分得到的多层次子序列集使用改进的动态时间弯曲方法与查询序列进行相似性匹配;最后找到与查询序列最相似的子序列。实验表明,此方法在保证准确度的情况下大大提高了相似性搜索过程的效率。 展开更多

关键词 时间序列 相似性查询 数据挖掘

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时间序列数据挖掘中的聚类研究综述 被引量：29

13

作者 李海林 张丽萍 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期416-424,共9页

鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚... 鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚类3种,分别从特征表示、相似性度量、聚类算法和簇原型等方面来研究,同时也结合了具体的应用分析。根据时间序列数据挖掘中聚类存在的主要问题,提出了部分未来值得关注和研究的内容和方向,以便更好地促进时间序列数据聚类分析的研究与发展。 展开更多

关键词 聚类分析 数据挖掘 高维性 时间序列 时间序列聚类

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面向相似性搜索的时间序列表示方法述评 被引量：14

14

作者 刘世元 江浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第27期53-59,共7页

时间序列作为一种数据形式,广泛存在于各种商业、医学、工程、自然科学和社会科学等数据库中。近年来,时间序列的相似性搜索问题正得到越来越多的重视。该问题可描述为给定某个的时间序列,要求从一个大型时间序列数据库中找出与之最相... 时间序列作为一种数据形式,广泛存在于各种商业、医学、工程、自然科学和社会科学等数据库中。近年来,时间序列的相似性搜索问题正得到越来越多的重视。该问题可描述为给定某个的时间序列,要求从一个大型时间序列数据库中找出与之最相似的序列。该问题的有效求解涉及到两个关键难点,即相似性度量的定义和搜索算法的时间复杂度,而这两者都依赖于时间序列的近似表示方法。因此,通过详细评述面向相似性搜索的各种时间序列近似表示方法,对这些方法进行分析和比较,总结了这些方法的优点和不足,并对进一步的研究方向作出了预测。 展开更多

关键词 时间序列 相似性数据挖掘 维规约

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大规模时间序列数据库降维及相似搜索 被引量：20

15

作者 李爱国 覃征 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1467-1475,共9页

提出一种基于分段多项式表示(PPR)的时间序列数据库相似查询的系统化方法.PPR是一类基于线性多项式回归的正交变换.用PPR变换索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质.文中分析了PPR的计算复杂性以及查询阈值的下界,并提出了一种衡量时... 提出一种基于分段多项式表示(PPR)的时间序列数据库相似查询的系统化方法.PPR是一类基于线性多项式回归的正交变换.用PPR变换索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质.文中分析了PPR的计算复杂性以及查询阈值的下界,并提出了一种衡量时间序列相似查询算法之查询效率的定量指标.与基于离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)的时间序列相似查询算法所作的对比实验表明,所提算法可以用低的索引结构维数获得高的查询效率. 展开更多

关键词 数据库 时间序列 相似搜索 数据挖掘 查询

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利用数据挖掘进行短期电价预测 被引量：16

16

作者 袁贵川 程利 王建全 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第2期19-23,共5页

在电力市场化的今天 ,如何准确地进行电价预测 ,是市场参与各方都十分关心的问题。由于电价受到众多因素的影响 ,所以到目前为止还没有较好的预测方法。本文简要叙述了数据挖掘技术的特点。在详细分析了电价的特点和考虑到电价与负荷的... 在电力市场化的今天 ,如何准确地进行电价预测 ,是市场参与各方都十分关心的问题。由于电价受到众多因素的影响 ,所以到目前为止还没有较好的预测方法。本文简要叙述了数据挖掘技术的特点。在详细分析了电价的特点和考虑到电价与负荷的强相关性之后 ,提出了一种基于数据挖掘中时间序列相似性研究的短期电价预测方法。采用序列分段平均值技术进行降维。最后利用加州电力市场的数据做试验 。 展开更多

关键词 电力系统 负荷预测 短期电价预测 数据挖掘 电力市场 电力工业

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数据挖掘在水文时间序列中的应用研究与进展 被引量：6

17

作者 欧阳如琳 任立良 +1 位作者 周成虎 程维明 《水电能源科学》 北大核心 2009年第3期11-14,161,共5页

引入时间序列的数据挖掘理论与技术,在总结国内外数据挖掘在水文时间序列研究进展的基础上,进一步探讨了水文时间序列数据挖掘技术及应用,并展望了水文时间序列数据挖掘在分类聚类、相似性搜索、模式发现和趋势周期分析的研究方向,力求... 引入时间序列的数据挖掘理论与技术,在总结国内外数据挖掘在水文时间序列研究进展的基础上,进一步探讨了水文时间序列数据挖掘技术及应用,并展望了水文时间序列数据挖掘在分类聚类、相似性搜索、模式发现和趋势周期分析的研究方向,力求从理论框架上完善水文时间序列的数据挖掘研究。 展开更多

关键词 数据挖掘 时间序列 水文时间序列 模式 相似性 周期分析

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多变量时间序列模式挖掘的研究 被引量：11

18

作者 张军 吴绍春 王炜 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第18期3364-3366,3384,共4页

多变量时间序列数据集合在许多领域中存在,由于其观测变量之间的相互关联性,往往需要进行综合分析。使用基于时间序列相似性的多变量时间序列模式挖掘方法,从历史数据中寻找出相似的多变量时间序列。将多变量的数据集分段平均为连续矩阵... 多变量时间序列数据集合在许多领域中存在,由于其观测变量之间的相互关联性,往往需要进行综合分析。使用基于时间序列相似性的多变量时间序列模式挖掘方法,从历史数据中寻找出相似的多变量时间序列。将多变量的数据集分段平均为连续矩阵,并采用基于主成分分析和奇异值分解的方法来对矩阵进行相似性比较,最后通过相邻片断的合并以组成更高层次的时序片断,以提高模式的匹配的范围。并在地震前兆数据进行了实现。 展开更多

关键词 数据挖掘 多变量时间序列 相似性 数据预处理 频繁序列模式

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新的时间序列相似性度量方法 被引量：8

19

作者 张海涛 李志华 +1 位作者 孙雅 张华伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第4期1279-1284,共6页

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,通过对时间序列的变化趋势符号化,定以趋势距离,提出新的时间序列相似性度量方法—SMVT。该方法可以度量时间序列的变化趋势相似性,具有简洁直观,趋势描述科学,能很好地反映时间序列... 时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,通过对时间序列的变化趋势符号化,定以趋势距离,提出新的时间序列相似性度量方法—SMVT。该方法可以度量时间序列的变化趋势相似性,具有简洁直观,趋势描述科学,能很好地反映时间序列的整体变化趋势的特点。通过新的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算,实验结果表明,该方法能够有效地从变化趋势的角度度量时间序列间的相似性,具有较好的实用性和良好的应用前景。 展开更多

关键词 时间序列 数据挖掘 变化趋势 相似性度量 趋势距离

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基于关键点的不同长度时间序列相似性度量 被引量：7

20

作者 刘永志 皮德常 陈传明 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第20期1-4,19,共5页

目前,时间序列的相似性大多是在原始序列上进行判断和比较的,原始序列维度较高,计算量大,不利于相似性比较。提出了新的关键点(转折点或极值点)算法,除利用常用的极值法求非单调序列的关键点外,还提出了求单调序列关键点的新算法,利用... 目前,时间序列的相似性大多是在原始序列上进行判断和比较的,原始序列维度较高,计算量大,不利于相似性比较。提出了新的关键点(转折点或极值点)算法,除利用常用的极值法求非单调序列的关键点外,还提出了求单调序列关键点的新算法,利用该算法可以压缩时间序列,降低维度,又能保持序列的轮廓。在关键点时间序列上提出了新的相似性判定算法,利用该算法可计算任意两序列的相似度,并且提高了相似性判定的鲁棒性,减少人为干预设置阈值带来的影响。实验结果表明,基于时间序列关键点的相似性算法能很好地判定任意两序列的相似性,减少了计算量,提高了鲁棒性及减少人为干扰,对时间序列数据挖掘中的聚类与预测有很好的帮助作用。 展开更多

关键词 时间序列 关键点 数据挖掘 相似性 不同长度

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