[发明专利]一种基于数据特征的时间序列流数据快速搜索方法

摘要

本发明涉及一种基于数据特征的时间序列流数据快速搜索方法。包括：S1，参数预设：距离阈值DT；S2，对查询序列Q进行CSTP分割，并进行多级局部特征表示；S3，对时间序列流数据以滑动窗口的方式进行数据扫描，将滑动窗口内的子序列W进行多级局部特征表示；S4，对查询序列Q和窗口子序列W进行下界距离计算，若下界距离大于距离阈值DT，则忽略该片段，窗口继续滑动，否则，计算查询序列Q和窗口子序列W的实际距离，若实际距离大于距离阈值DT，则判定为不相似，否则，则判定为相似。本发明满足了时间序列流数据处理的一遍式扫描要求和实时响应要求。在保证搜索结果准确的前提下，减少了计算代价，节省了搜索计算时间。

主权项

1.一种基于数据特征的时间序列流数据快速搜索方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，参数预设，包括范围搜索用到的距离阈值DT、对时序进行CSTP分割所用到的参数；对时序进行CSTP分割所用到的参数包括：单点最大数据拟合误差ME_SP、分段最大数据拟合误差ME_ES、转折点斜率变化参数μ、数据趋势点时间范围参数ρ；单点最大数据拟合误差ME_SP是指在某一数据段的所有数据点中与拟合直线的垂直距离最大的数据点；分段最大数据拟合误差ME_ES是指所有数据段中的拟合误差最大的数据段；转折点斜率变化参数μ是指在筛选数据趋势点时所指定的斜率变化门限值；数据趋势点时间范围参数ρ是指在筛选数据趋势点时所指定的时间范围门限值；S2，对查询序列Q进行CSTP分割，并进行多级局部特征表示；S3，对时间序列流数据以滑动窗口的方式进行数据扫描，扫描数据的同时，将滑动窗口内的子序列W进行多级局部特征表示，当前滑动窗口内包含的数据点序列为窗口子序列W；S4，对多级局部特征表示后的查询序列Q和窗口子序列W进行下界距离计算，若下界距离大于距离阈值DT，则忽略该片段，窗口继续滑动，否则，进入步骤S5；S5，计算查询序列Q和窗口子序列W的实际距离，若实际距离大于距离阈值DT，则判定为不相似，否则，则判定为相似，将窗口子序列W添加到结果集中。