考慮向量差值特征的時間序列相似度計算方法研究.pdf

1、時間序列的相似度(Similarity of time series)計算是時間序列數據挖掘領域中的基本和關鍵問題之一，為時間序列的分類(Classification)、相似度搜索(Similarity Search)、聚類(Clustering)、異常點檢測(Outlier Detection)、模式識別(Patter Discovery)及時間序列可視化等過程，提供了基本的工具與研究手段。在基于距離的時間序列相似度度量的方法中，歐氏

2、距離和動態(tài)時間彎曲距離的應用最為廣泛，但這兩種方法的固有缺陷和不足限制了它們的應用范圍。
　　本文研究時間序列相似度度量相關問題，主要工作如下：
　　1.綜述了時間序列相似度計算經典方法及其特點，歸納了時間序列相似度計算和分類算法目前存在的問題，針對其不足，應用形態(tài)相似距離評估時間序列相似度，并分析證明了其特點和性質。
　　2.應用時間序列的特征表示方法，對時間序列數據進行了自底向上的分段線性表示，分別采用歐氏距離、動