[发明专利]用于监测数据处理的多元时间序列符号化映射方法

说明书

用于监测数据处理的多元时间序列符号化映射方法，对象来自于复杂工程系统，非均匀变化的时间序列数据。首先将时间序列进行归一化，使时间序列具有相同量纲下的幅值变化量，同时设定表示趋势变化的符号；其次，设定完整的趋势变化周期，对时间序列进行非均匀分段，并利用分段序列的平均值和趋势拟合斜率对分段整体在时间序列整体中的变化程度进行映射描述同时记录分段中每种趋势变化的持续时间；最后，通过幅值映射符号表，对分段幅值进行映射，变化程度描述符号以及幅值变化符号和趋势变化持续时间组合完成符号化映射。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是一种用于监测数据处理的时间序列符号化映射方法。

背景技术

(请补充监测数据来自于哪些具体领域，与时间序列之间的关系)

时间序列数据是一类动态数列型数据，是最能直接反映产生数据的系统对象运行变化趋 势的信息来源。这类数据广泛存在于各个行业亦被广泛应用，如：在气象监测领域、航空航 天领域、无人驾驶领域等，数据之间存在着明显的时间特性，由于在实际中很多序列的变化 规律都会受到其他序列的影响，借助多个不同来源却存在关联的数据特性进行处理的多元时 间序列分析，可以使数据挖掘分析结果更为精确和客观，也是当前研究和应用的重点方向。 随着产生数据的系统对象日趋复杂和庞大，这些时间序列数据往往维度高、持续时间长、变 化趋势多样化，为基于时间序列分析的数据挖掘工作带来很大困难，具体体现在：

1、时间序列数据规模大，已有的大部分数据挖掘方法在处理数据时，随着数据规模的增 长，其时间复杂度和算法复杂度将呈几何级增长，整体算法效率下降。而时间序列本就是一 种表述对象随时间动态变化的数据，揭示其中内涵往往需要对较长周期的数据进行分析

2、复杂工程系统中各类时间序列具有自身独特的数据特性，但相互之间又耦合交叉影 响，进行多元时间序列分析需要充分考虑不同时间序列之间的协同性和平稳性，使其能够在 统一的约束下进行处理。

针对这两个难点，除了优化算法效率外，在一般的分析中通常更合理的时采用降低时间 序列规模、根据时间刻度对准对不同的时间序列、规范数据量纲等操作，如根据历史数据分 布和趋势归纳时间序列数据的变化态势，将其映射至若干符号或符号组合表示上，以达到离 散化和降维的目的。但是这种方法也存在需要重点关注的问题，即，每种时间序列数据的频 次和幅值都存在不同定义、而且时间序列在一条时间轴上的多个变化周期也因多因素的影响 存在差异，难以采用均匀划分的方式来进行处理，因此如何将能够有效地将多元时间序列数 据按照其数据本身含义进行离散化和降维，是当前数据挖掘中急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的就是提供一种用于监测数据处理的时间序列符号化映射方法。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，具体步骤如下：

1)对组成监测数据的多元时间序列归一化处理，不同时间序列之间进行时间对准；

2)自定义时间序列的变化趋势符号和变化程度符号，对归一化处理后的时间序列进行趋势符号化；

3)定义趋势符号化后的时间序列的变化周期，并以变化周期对趋势符号化后的时间序列进行分段，并记录分段时间序列每种趋势的持续时间长度；

4)利用分段时间序列的平均值和分段时间序列的变化趋势拟合斜率，对分段时间序列的变化程度进行表示；

5)根据预设的时间序列幅值变化范围映射表，对分段时间序列的幅值进行映射，生成分段时间序列的幅值变化符号；

6)结合分段时间序列的趋势符号、分段时间序列每种趋势的持续时间长度、分段时 间序列的变化程度和分段时间序列的幅值变化符号，对分段时间序列进行符号化映射；

7)结合分段时间序列的符号化映射结果，生成时间序列的符号化映射结果。