[发明专利]一种基于动态时间弯曲的时间序列相似性度量方法在审
| 申请号： | 201810355812.6 | 申请日： | 2018-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN108536862A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 刘良桂;李炜;贾会玲;张宇 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 黄欢娣;邱启旺 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种时间序列相似性度量方法，该方法将动态时间弯曲算法和导数动态时间弯曲算法结合起来，增加了时间序列相似性度量的准确度，为时间序列的后续研究提供了坚实基础。 | ||
| 搜索关键词： | 时间序列 相似性度量 时间弯曲 准确度 坚实基础 算法结合 导数 算法 研究 | ||
【主权项】：
1.一种时间序列相似性度量方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将m个待度量的时间序列的长度统一设置成n，n不小于m个待度量的时间序列中的最长序列的长度；(2)将m个长度为n的时间序列组成一个矩阵Tm×n；(3)通过PCA降维算法对矩阵Tm×n进行降维，得到新的矩阵Tm×l，其中l表示降维后的时间序列长度。(4)计算矩阵Tm×l中的两个时间序列(A和B)之间的DTW距离Dist1。(5)计算矩阵Tm×l中每个时间序列的导数，构成导数时间序列，然后再计算步骤4中的两个时间序列A和B的导数时间序列之间DTW距离Dist2，即时间序列的DDTW距离。(6)最终计算的时间序列相似性大小为Dist＝α*Dist1+(1‑α)*Dist2，其中α∈(0,1)。(7)根据相似性大小Dist，进行聚类操作，计算聚类结果和相似性大小Dist之间的同源相关系数；取不同得α值，求取使得同源相关系数最大的α'值。(8)根据步骤7获得的α'值，获得时间序列A和B的最终相似性大小Dist＝α'*Dist1+(1‑α')*Dist2。
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