基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法

Time series pattern matching method based on feature point landmark filtering
刘畅
李正欣
张晓丰
赵永梅
郭建胜
张凤鸣
空军工程大学 装备管理与无人机工程学院, 西安 710051

摘要

动态时间弯曲距离能度量不等长的时间序列、且具有较高的匹配精度,因此广泛应用在时间序列模式匹配中。但其计算复杂度较高,制约了在大规模数据集上的应用。为了实现时间序列模式度量结果和计算复杂度的平衡,提出一种基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法。首先,提出一种特征点界标过滤的特征提取方法,保留时间序列主要特征,压缩时间维度;然后,利用动态时间弯曲距离对特征序列进行相似性度量;最后,在应用数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法在保证高精度的前提下,能有效降低计算复杂度。

基金项目

国家自然科学基金资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0396
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1008-1012
文章编号: 1001-3695(2022)04-008-1008-05

发布历史

[2021-11-28] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版

引用本文

刘畅, 李正欣, 张晓丰, 等. 基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1008-1012. (Liu Chang, Li Zhengxin, Zhang Xiaofeng, et al. Time series pattern matching method based on feature point landmark filtering [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1008-1012. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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