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基于多维分段和动态权重DTW的多元时间序列相似性度量方法

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针对常用方法无法准确度量多元时间序列相似程度的问题,提出一种基于多维分段和动态权重动态时间弯曲距离的多元时间序列相似性度量方法.首先对多元时间序列进行多维分段拟合,选取拟合段的斜率、均值和时间跨度作为每一段的特征,在对多元时间序列降维的同时也保留了变量之间的相关性;然后提出一种动态权重动态时间弯曲距离度量方法计算多元时间序列特征矩阵之间的距离,避免了直接使用动态时间弯曲距离造成的畸形匹配问题.最终实验结果也验证了该方法在多种类型的数据集上都能取得较高的度量精度,表明了该方法的有效性.
Similarity Measurement Method of Multivariate Time Series Based on Multidimensional Segmentation and Dynamic Weighted DTW

魏国强、周从华、张婷

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江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013

无锡市妇幼保健院 无锡 214002

多元时间序列 相似性度量 多维分段 动态时间弯曲 动态权重

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.11.024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(11)
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