基于形态的时间序列相似性度量研究

摘要

时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要.该文提出了一种新的基于形态的时间序列符号描述,并给出相应的距离公式,以度量时间序列的相似性.该方法直观简洁,对数据的平移、伸缩不敏感,能够反映序列趋势变化的程度、去除噪声的影响,满足时间多分辨率要求.仿真结果表明,该方法具有较好的聚类性能,可以在不同分辨率下有效度量时间序列的形态相似性.