一种基于分形和相似性查找的非平稳时间序列符号化表示法

摘要

传统的时间序列表示方法均在不同程度上采用了对数据的约简手段,从而破坏了时间序列的非线性和分形这些重要的本质特征,也就使得时间序列的相似性匹配误差加大.提出一种高精度的随机非平稳时间序列表示方法FSPA,该方法将分形理论和R/S方法应用到现有的时间序列表示方法中,既保留了时间序列的非线性和分形的重要特征,同时也实现了维度的约简.实验分别在合成数据和实际数据上进行,结果表明,该方法具有更高的精度且需要较少的存储空间.