一种基于Matrix Profile的时间序列变长模体挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于MatrixProfile的时间序列变长模体挖掘方法，步骤为：1.弱标记片段提取：对时间序列分段加入弱标记，提取弱标记时间序列片段。2.长度为w的模体发现：2.1最小窗口值即w＝2时片段内字典生成：以STAMP算法为子程序，找出候选子序列存入字典。2.2全局模体发现：将所有的弱标记时间序列片段连接形成新的时间序列，在新的时间序列上利用字典进行模体发现。2.3窗口值在指定窗口值内增加时，利用下界距离找出候选子序列存入字典，减少字典生成的工作量，重复全局模体发现步骤，完成模体发现。本发明不是在整个时间序列上进行模体发现，而是通过通过连接弱标记时间序列片段形成新的时间序列，从而缩短了模体搜索空间，进而提高了模体发现的效率。