一种基于卷积神经网络的多元时序数据的分类方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的多元时序数据的分类方法，它包括S1：获取多元时间序列数据；S2：对获取的多元时间序列数据进行去噪预处理；S3：采用卷积神经网络对预处理得到的多元时间序列数据降维；S4：对降维得到的数据采用分段聚合算法进行分段，计算聚合后的序列数据的欧式距离，根据欧式距离定义阈值进行区分并形成分类结果。本发明取得的有益效果是：既能较好保留原多元时序数据的基本结构特征，又能采用分段聚合方法对其进行分类分析；采用卷积神经网络对原多元时序数据降维表示；然后采用分段聚合的方法对降维表示后的结果进行特征提取，最后将该特征提取的结果采用欧氏距离形成分类方法。